(57)【要約】【解決手段】モデルを較正するプロセスが提供される。このプロセスは、複数の構造からの散乱放射情報であって、各構造のパターニングプロセスの特性である別個のプロセス条件に散乱放射情報の各部分が関連する散乱放射情報を含むトレーニングデータを取得することと、一以上のプロセッサを用いて、プロセス特性の一つにおける変化を散乱放射情報の対応する変化に関連付ける第１の比率を決定することにより、モデルをトレーニングデータを用いて較正することと、を含む。【選択図】図４
2019502950.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデルを較正する方法であって、
複数の構造からの散乱放射情報であって、各構造のパターニングプロセスの特性である別個のプロセス条件に前記散乱放射情報の各部分が関連する散乱放射情報を含むトレーニングデータを取得することと、
一以上のプロセッサを用いて、プロセス特性の一つにおける変化を散乱放射情報の対応する変化に関連付ける第１の比率を決定することにより、モデルを前記トレーニングデータを用いて較正することと、を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記較正することは、前記プロセス特性の別の一つにおける変化を散乱放射情報の変化に関連付ける第２の比率を決定することを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の比率は、散乱放射情報に対するフォーカスの偏微分または逆数であり、前記第２の比率は、散乱放射情報に対するドーズの偏微分または逆数であることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記モデルは、少なくとも３項のテーラー級数展開に基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記モデルは、散乱放射情報に対する前記プロセス特性の一つの２階微分または前記２階微分の逆数を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記モデルを較正することは、マルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを用いてモデルパラメータを決定することを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記モデルを較正することは、メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズムを用いてモデルパラメータを決定することを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記モデルを較正することは、モデルパラメータを繰り返し調整することにより、前記モデルの各繰り返しと前記トレーニングデータの少なくとも一部との間の一致性の集約値に基づいて前記モデルパラメータを決定することを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記散乱放射情報は、
フォーカス−露光量行列にしたがって複数のテスト構造を一以上の基板上にパターニングするために用いられるフォトリソグラフィプロセスのプロセス特性を示す複数のテスト条件であって、異なるテスト条件下で異なるパターンのテスト構造がパターニングされる複数のテスト条件と、
複数のパターンテスト構造の散乱計測による瞳強度測定値と、
いずれの測定値がいずれのテスト条件に対応するかを示すデータと、を備え、
前記モデルは、フォトリソグラフィプロセスでパターニングされたテスト構造の光学測定値からフォトリソグラフィプロセスの特性を推測することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記トレーニングデータは、フォトリソグラフィプロセスのモデルと散乱放射情報のモデルとに基づいて取得されるシミュレーションされたトレーニングデータを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
メインフィーチャと、レチクル上の前記メインフィーチャに近接し、前記メインフィーチャに実質的に平行な一以上のサブ分解能フィーチャとを有するテスト構造を少なくとも部分的に定義するレチクルを取得することと、
前記レチクルで一以上の基板をフォトリソグラフィによりパターニングすることと、を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記一以上のサブ分解能フィーチャは、対応するパターンテスト構造に影響を及ぼすように寸法が決められる第１距離だけ前記メインフィーチャの第１側で前記メインフィーチャから離間した第１サブ分解能フィーチャを含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記一以上のサブ分解能フィーチャは、対応するパターンテスト構造に前記第１サブ分解能フィーチャとは異なって影響を及ぼすように寸法が決められる前記第１距離とは異なる第２距離だけ前記メインフィーチャの前記第１側とは異なる第２側で前記メインフィーチャから離間した第２サブ分解能フィーチャを含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記一以上のサブ分解能フィーチャは、対応するパターンテスト構造に影響を及ぼすように各寸法が決められる複数の異なる別個の距離だけ前記メインフィーチャの同じ側で前記メインフィーチャから離間した複数のサブ分解能フィーチャを含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記一以上のサブ分解能フィーチャは、前記メインフィーチャのある側から第１距離だけ離間し、前記メインフィーチャの反対側から前記第１距離とは異なる第２距離だけ離間するように前記メインフィーチャ内に配置されるサブ分解能反転フィーチャを含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
前記メインフィーチャは、ほぼ直線のバー形状構造を含み、
前記一以上のサブ分解能フィーチャは、前記メインフィーチャの対向する両側に前記メインフィーチャから異なる距離で前記メインフィーチャに沿って延在する小さいバー形状構造のペアを備え、前記小さいバーの幅は、フォトリソグラフィによるパターニングプロセスの分解能限界より小さく、前記メインフィーチャの幅は、前記分解能限界以上であり、
前記レチクルは、互いに間隔を空けて配置されるテスト構造の複数のインスタンスを含むテストグレーティングを備え、
パターンテスト構造は、前記バー形状構造の両側で異なる傾斜の側壁を有し、傾斜間の差の量がフォーカスまたは露光量の変化に応じて変化することを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
製造工程の基板をレチクルでフォトリソグラフィによりパターニングし、製造デバイスの少なくとも一部のパターンに沿って前記製造工程の基板上にパターンテスト構造を製造することと、
前記製造工程のパターニングの完了前の前記製造工程中に前記パターンテスト構造の少なくとも一部を光学的に測定することと、
対応する光学測定および相関するモデルに基づいて、前記製造工程のフォトリソグラフィ・パターニングのプロセス特性を推測することと、
目標とするプロセス特性が推測されたプロセス特性とは異なることを決定することと、を備えることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１８】
パターニングプロセスのパラメータを推測する方法であって、
基板上のパターン構造の散乱放射測定値を取得することと、
一以上のプロセッサを用いて、フォトリソグラフィ・パターニングのプロセス特性を較正されたモデルを用いて光学測定値に基づいて推測することと、を備え、
前記モデルは、前記プロセス特性の一つにおける変化を散乱放射測定値の変化に関連付ける第１の比率を備えることを特徴とする方法。
【請求項１９】
前記第１の比率は、散乱放射測定値に対するフォーカスの偏微分または逆数であり、
モデルは、散乱放射測定値に対するドーズの偏微分または逆数である第２の比率を備えることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
トレーニングデータを取得するステップと、
一以上のプロセッサを用いて、前記第１の比率を決定することにより前記トレーニングデータを用いて前記モデルを較正するステップと、を実行することにより前記モデルを較正することを備え、前記トレーニングデータは、
一以上の基板上に複数のテスト構造をパターニングするために用いるフォトリソグラフィプロセスのプロセス特性を示す複数のテスト条件であって、異なるテスト条件下で異なるパターンのテスト構造がパターニングされる複数のテスト条件と、
複数のパターンテスト構造の散乱計測による瞳強度測定値と、
いずれの測定値がいずれのテスト条件に対応するかを示すデータと、を含むことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記構造は、テスト構造であり、前記方法は、
メインフィーチャと、レチクル上の前記メインフィーチャに近接し、前記メインフィーチャに実質的に平行な一以上のサブ分解能フィーチャとを有する前記テスト構造を少なくとも部分的に定義するレチクルを取得すること、
前記レチクルで一以上の基板をフォトリソグラフィによりパターニングして前記基板上にパターンテスト構造を製造することと、を備えることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記一以上のサブ分解能フィーチャは、対応するパターンテスト構造に影響を及ぼすように寸法が決められる第１距離だけ前記メインフィーチャの第１側で前記メインフィーチャから離間した第１サブ分解能フィーチャを含み、
前記一以上のサブ分解能フィーチャは、対応するパターンテスト構造に前記第１サブ分解能フィーチャとは異なって影響を及ぼすように寸法が決められる前記第１距離とは異なる第２距離だけ前記メインフィーチャの前記第１側とは異なる第２側で前記メインフィーチャから離間した第２サブ分解能フィーチャを含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記一以上のサブ分解能フィーチャは、前記メインフィーチャのある側から第１距離だけ離間し、前記メインフィーチャの反対側から前記第１距離とは異なる第２距離だけ離間するように前記メインフィーチャ内に配置されるサブ分解能反転フィーチャを含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
推測したプロセス特性が目標値とは異なることを決定することと、
前記決定に応じて、差が低減するようにフォトリソグラフィ・パターニングプロセスの設定値を調整することと、を備える請求項１８に記載の方法。
【請求項２５】
基板上に複数の電子デバイスまたは光学デバイスを製造することを備えることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２６】
一以上のプロセッサと、前記プロセッサの少なくとも一部により実行されたときに以下の工程を機能させる指令を記憶するメモリとを備え、前記工程は、
複数の構造からの散乱放射情報であって、各構造のパターニングプロセスの特性である別個のプロセス条件に前記散乱放射情報の各部分が関連する散乱放射情報を含むトレーニングデータを取得することと、
一以上のプロセッサを用いて、プロセス特性の一つにおける変化を散乱放射情報の対応する変化に関連付ける第１の比率を決定することにより、モデルを前記トレーニングデータを用いて較正することと、を備えることを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般にリソグラフィに関連し、より具体的にはリソグラフィプロセスの計測に関する。
【背景技術】
【０００２】
フォトリソグラフィ装置といったリソグラフィ装置は、基板上、たいていの場合基板上のターゲット部分にパターンを付与する機械である。リソグラフィ装置は、例えば集積回路（ＩＣ）の製造に用いることができる。この場合、代替的にマスクまたはレチクルとも称されるパターニングデバイスがＩＣの個々の層の上に形成されるべき回路パターンを生成するために用いられうる。このパターンは、基板（例えばシリコンウェハ）上のターゲット部分（例えば、一以上のダイの部分を含むフィールド）に転写することができる。パターンの転写は、基板上に設けられる放射感受性材料（レジスト）の層へのイメージングを典型的に介する。一般に、一つの基板は、連続的にパターニングされる隣接するターゲット部分のセットを含むであろう。
【０００３】
リソグラフィプロセスにおいて、生成される構造を例えばプロセスの制御および監視のために頻繁に測定することが望ましい。様々なツールがこのような測定を実行してよく、例えば、様々な形態の散乱計などの光学ツールを含む。これらのデバイスは、典型的に放射のビームをターゲット（例えばパターニングされた基板上のテスト構造）に向け、散乱された放射の特性を測定する。このような特性の例は、単一の反射角度での波長の関数としての散乱放射の強度、一以上の波長での反射角の関数としての強度、または反射角の関数としての偏光を含む。測定された特性は、しばしば回折「スペクトル」を特徴付け、ここからターゲットの関心のある特性を決定できる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
以下は、本技術のいくつかの態様の網羅的ではないリストである。これらの態様および他の態様は、以下の開示に記載される。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
いくつかの態様は、モデルを較正するプロセスを含む。このプロセスは、複数の構造からの散乱放射情報であって、各構造のパターニングプロセスの特性である別個のプロセス条件に散乱放射情報の個別の部分が関連する散乱放射情報を含むトレーニングデータを取得することと；一以上のプロセッサを用いて、プロセス特性の一つにおける変化を散乱放射情報の対応する変化に関連付ける第１の比率を決定することにより、モデルをトレーニングデータを用いて較正することと；を含む。
【０００６】
いくつかの態様は、パターニングプロセスのパラメータを推測するプロセスを含む。このプロセスは、基板上のパターン構造の散乱放射測定値を取得することと；一以上のプロセッサを用いて、フォトリソグラフィ・パターニングのプロセス特性を較正されたモデルを用いて光学測定値に基づいて推測することと；を含み、モデルは、プロセス特性の一つにおける変化を散乱放射測定値の変化に関連付ける第１の比率を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本技術の上述の態様および他の態様は、同様の参照符号が類似または同一の部分を示す以下の図面を参照しながら本明細書が読まれるときにより良く理解されるであろう。
【０００８】
【図１】リソグラフィ装置の例を示す図である。
【０００９】
【図２】本発明に係る検査技術が用いられうるリソグラフィセルまたはクラスタの例を示す図である。
【００１０】
【図３】検査装置の第１の例としての分光散乱計の動作原理を模式的に示す図である。
【００１１】
【図４】検査装置の別の例としての角度分解散乱計を概略的な形態で模式的に示す図である。
【００１２】
【図５】図５Ａおよび図５Ｂは、角度分解散乱計測および暗視野イメージング検査の実行に適した検査装置を概略的に示す図である。
【００１３】
【図６】基板上にフォーカスに依存した非対称性を有するグレーティングを形成するのに適したレチクル上のターゲット形成要素を模式的に示す図である。
【００１４】
【図７】いくつかの実施の形態に係るレチクル上のテスト構造の例を示す平面図である。
【００１５】
【図８】図７のレチクルに対応する基板上のパターンテスト構造の例を示す断面図である。
【００１６】
【図９】図７のテスト構造に基づいてモデルを較正するプロセスの例を示すフローチャートである。
【００１７】
【図１０】図９のモデルに基づいてリソグラフィプロセスを監視または制御するプロセスの例を示すフローチャートである。
【００１８】
【図１１】上述の技術の特定のステップが実施されうるコンピュータシステムの例を示すブロック図である。
【００１９】
本発明は、様々な変形および代替的な形態をとりうるが、その特定の実施の形態は、図面の例として示され、本明細書において詳細に記載される。図面は縮尺どおりではないかもしれない。しかしながら、図面およびその詳細な説明は、本発明を開示された特定の形態に限定することを意図するものではなく、むしろ、添付の請求項により規定される本発明の思想および範囲に含まれる全ての変形、均等物および代替物をカバーすることを意図していることを理解されたい。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本書に記載される問題を低減するため、本発明者らは解決策を発明し、いくつかのケースでは重要なことに、リソグラフィの分野の他者によって見過ごされた（または予見されていない）問題を認識しなければならなかった。実際、発明者らが期待するように業界のトレンドが継続する将来に明らかとなるであろうこれらの新しい問題を認識することの難しさを本発明者らは強調したい。さらに、複数の問題が対処されるため、いくつかの実施の形態は問題特有のものであり、全ての実施の形態が本書に記載される従来のシステムのあらゆる問題に対処するわけではなく、また、本書に記載されるあらゆる利益を提供するわけではない。したがって、これらの問題の様々な変形例を解決する改善点が以下に記載される。
【００２１】
本発明の実施の形態を詳細に説明する前に、本発明が実施されうる例示的な環境を提示することが役に立つ。
【００２２】
図１は、リソグラフィ装置ＬＡを概略的に示す図である。装置は、放射ビームＢ（例えばＵＶ放射またはＤＵＶ放射）を調整するよう構成される照明システム（イルミネータ）ＩＬと；パターニングデバイス（例えばマスク）ＭＡを支持するよう構築され、特定のパラメータにしたがってパターニングデバイスを正確に位置決めするよう構成される第１位置決め装置ＰＭに接続されるパターニングデバイスサポートまたはサポート構造（例えばマスクテーブル）ＭＴと；基板（例えばレジストコートされたウェハ）Ｗを保持するようそれぞれが構築され、特定のパラメータにしたがって基板を正確に位置決めするよう構成される第２位置決め装置ＰＷにそれぞれが接続される二つの基板テーブル（例えばウェハテーブル）ＷＴａおよびＷＴｂと；パターニングデバイスＭＡにより放射ビームＢに付与されるパターンを基板Ｗのターゲット部分Ｃ（例えば一以上のダイを含む）に投影するよう構成される投影システム（例えば屈折型投影レンズシステム）ＰＳと、を備える。基準フレームＲＦは、様々な構成要素を接続し、パターニングデバイスおよび基板ならびにそれらの上のフィーチャの位置を設定および測定するための参照基準として機能する。
【００２３】
照明システムは、放射を方向付け、成形し、または、制御するために、屈折型、反射型、磁気型、電磁気型、静電型または他の形式の光学素子、もしくは、これらの任意の組み合わせといった様々な形式の光学素子を含んでよい。
【００２４】
いくつかの実施の形態において、パターニングデバイスサポートは、パターニングデバイスの向き、リソグラフィ装置のデザイン、および、例えばパターニングデバイスが真空環境で保持されるか否かといった他の条件に応じた態様でパターニングデバイスを保持する。パターニングデバイスサポートは、多くの形態をとることができる。パターニングデバイスサポートは、例えば投影システムに対してパターニングデバイスを位置決めしてよい。
【００２５】
本書で用いる「パターニングデバイス」の用語は、放射ビームの断面にパターンを付与して基板のターゲット部分にパターンを生成するように用いることのできる任意のデバイスを称するものとして広く解釈されるべきである。放射ビームに付されるパターンは、例えば、パターンが位相シフトフィーチャやいわゆるアシストフィーチャを含む場合、基板のターゲット部分の所望のパターンと正確に一致しなくてもよいことに留意されよう。一般に、放射ビームに付されるパターンは、集積回路といったターゲット部分に生成されるデバイス内の特定の機能層に一致するであろう。
【００２６】
図示されるように、装置は透過型である（例えば透過型パターニングデバイスを用いる）。代わりに、装置は反射型であってもよい（例えば、上述したようなプログラマブルミラーアレイを用いるか、反射型マスクを用いる）。パターニングデバイスの例は、マスク、プログラマブルミラーアレイ、プログラマブルＬＣＤパネルを含む。本書での「レチクル」または「マスク」の用語の任意の使用は、より一般的な用語である「パターニングデバイス」と同義とみなされてもよい。「パターニングデバイス」の用語は、プログラマブルパターニングデバイスなどの制御に用いるためのパターン情報をデジタル形式で記憶するデバイスを参照するものと解釈されることもできる。
【００２７】
本書で用いる「投影システム」の用語は、用いられる露光放射や、液浸液の使用または真空の使用といった他の要素について適切であれば、屈折型、反射型、屈折反射型、磁気型、電磁気型および静電型の光学システムまたはこれらの任意の組み合わせを含む、任意の形式の投影システムを包含するものとして広く解釈されるべきである。本書での「投影レンズ」の用語のいかなる使用も、より一般的な用語である「投影システム」と同義とみなしてよい。
【００２８】
リソグラフィ装置は、基板の少なくとも一部が比較的高屈折率を有する液体（例えば水）でカバーされ、投影システムと基板の間の空間が満たされる形式であってもよい。液浸液はリソグラフィ装置の他の空間、例えばマスクと投影システムの間に適用されてもよい。液浸技術は、投影システムの開口数を増大することが期待される。
【００２９】
動作中、照明システムＩＬは放射ビームを放射源ＳＯから受ける。放射源およびリソグラフィ装置は、例えば放射源がエキシマレーザである場合、別体であってもよい。このような場合、放射源はリソグラフィ装置の一部を形成するとみなされず、放射ビームは、放射源ＳＯからイルミネータＩＬに向けて、例えば適切な方向付けミラーおよび／またはビームエキスパンダを含むビームデリバリシステムＢＤの助けを借りて通過する。別の場合、例えば放射源が水銀ランプの場合、放射源がリソグラフィ装置の一体的な部分であってもよい。放射源ＳＯおよびイルミネータＩＬは、必要に応じて、ビームデリバリシステムＢＤとともに放射システムと称されてもよい。
【００３０】
イルミネータＩＬは、例えば、放射ビームの角度強度分布を調整するためのアジャスタＡＤと、インテグレータＩＮと、コンデンサＣＯとを含んでよい。イルミネータは、放射ビームを調整し、その断面に所望の均一性および強度分布を有するように用いられてもよい。
【００３１】
放射ビームＢは、パターニングデバイスサポートＭＴ上に保持されるパターニングデバイスＭＡに入射し、パターニングデバイスによりパターニングされる。パターニングデバイス（例えばマスク）ＭＡを通過すると、放射ビームＢは、基板Ｗのターゲット部分Ｃにビームを合焦させる投影システムＰＳを通過する。第２位置決め装置ＰＷおよび位置センサＩＦ（例えば干渉計装置、リニアエンコーダまたは静電容量センサ）の助けを借りて、例えば放射ビームＢの経路上に異なるターゲット部分Ｃが位置するように基板テーブルＷＴａまたはＷＴｂを正確に移動させることができる。同様に、第１位置決め装置ＰＭおよび別の位置センサ（これは図１に明示されていない）を用いて、例えばマスクライブラリからの機械検索後またはスキャン中に、放射ビームＢの経路に対してパターニングデバイス（例えばレチクル／マスク）ＭＡを正確に位置決めできる。
【００３２】
パターニングデバイス（例えばレチクル／マスク）ＭＡおよび基板Ｗは、マスクアライメントマークＭ１，Ｍ２および基板アライメントマークＰ１，Ｐ２を用いてアライメントされうる。基板アライメントマークが専用のターゲット部分を占めるように描かれているが、それらがターゲット部分の間のスペースに配置されてもよい（これはスクライブラインアライメントマークとして知られる）。同様に、パターニングデバイス（例えばマスク）ＭＡに二以上のダイが設けられる場合には、マスクアライメントマークがダイの間に配置されてもよい。相対的に小さなアライメントマークがダイの内側のデバイスフィーチャの間に含まれもてよく、この場合、マーカが可能な限り小さく、かつ、隣接するフィーチャとは異なる任意の結像条件またはプロセス条件を必要としないことが望ましい。アライメントマーカを検出するアライメントシステムは、以下に別途記載される。
【００３３】
図示される装置は、様々なモードで使用されることができる。スキャンモードでは、パターニングデバイスサポート（例えばマスクテーブル）ＭＴおよび基板テーブルＷＴが同期してスキャンされる間、放射ビームに付与されるパターンがターゲット部分Ｃに投影される（つまり、単一動的露光）。パターニングデバイスサポート（例えばマスクテーブル）ＭＴに対する基板テーブルＷＴの速度および方向は、投影システムＰＳの拡大（縮小）特性および像反転特性により決定されうる。スキャンモードにおいて、露光フィールドの最大サイズは、単一動的露光におけるターゲット部分の（非スキャン方向の）幅を制限する一方で、スキャン動作の長さは、ターゲット部分の（スキャン方向の）高さを決定する。ステップモードなどの他の型式のリソグラフィ装置および動作モードも可能である。いわゆる「マスクレス」リソグラフィにおいて、プログラマブルパターニングデバイスが静止して保持されるがパターンの変化を伴い、基板テーブルＷＴが移動またはスキャンされる。
【００３４】
上述の使用モードを組み合わせてもよいし、および／または、上述の使用モードに変更を加えてもよく、または完全に異なる使用モードを用いてもよい。
【００３５】
図示される例示的なリソグラフィ装置ＬＡは、二つの基板テーブルＷＴａ，ＷＴｂおよび二つのステーションを有するいわゆるデュアルステージ形式のものであり、露光ステーションＥＸＰおよび測定ステーションＭＥＡの間で基板テーブルを交換できる。一方の基板テーブル上の一方の基板が露光ステーションにて露光されている間、別の基板が測定ステーションにて他方の基板テーブル上に装填されることができ、様々な準備ステップが実行される。これは、装置のスループットの実質的な増大を可能にする。準備ステップは、レベルセンサＬＳを用いて基板の表面の等高線をマップすること、および、アライメントセンサＡＳを用いて基板上のアライメントマーカの位置を測定することを含んでよい。仮に基板テーブルが測定ステーションまたは露光ステーションにある間にその位置を位置センサＩＦが測定できなければ、基準フレームＲＦに対して双方のステーションにて基板テーブルの位置の追跡を可能にするように第２位置センサが設けられてもよい。図示されるデュアルステージ構成の代わりに他の構成が使用されてもよい。例えば、基板テーブルおよび測定テーブルが設けられる他のリソグラフィ装置である。これらは、予備的な測定が実行されるときに一緒にドッキングされる一方、基板テーブルが露光を受けるときに切り離される。
【００３６】
図２に示されるように、リソグラフィ装置ＬＡは、しばしばリソセルまたはクラスタとも称され、基板上での露光前および露光後プロセスを実行する装置も含むリソグラフィセルＬＣの一部を形成する。たいていの場合、これらはレジスト層を堆積させるスピンコータＳＣ、露光されたレジストを現像する現像装置ＤＥ，冷却プレートＣＨおよびベークプレートＢＫを含む。基板ハンドラまたはロボットＲＯは、基板を入力／出力ポートＩ／Ｏ１，Ｉ／Ｏ２から取り出し、異なるプロセス装置間で基板を移動させ、リソグラフィ装置のローディングベイＬＢに運ぶ。しばしば集合的にトラックと称されるこれらの装置は、トラック制御ユニットＴＣＵの制御下にある。ＴＣＵ自体は、監視制御システムＳＣＳにより制御され、ＳＣＳはリソグラフィ制御ユニットＬＡＣＵを介してリソグラフィ装置も制御する。したがって、異なる装置がスループットおよびプロセス効率を最大化させるように動作することができる。
【００３７】
リソグラフィ装置により露光される基板が正確かつ一貫して露光されるため、後続層との間のオーバレイ誤差、線幅、クリティカルディメンジョン（ＣＤ）などといった特性を測定し、露光される基板を検査することが多くの場合望ましい。したがって、リソセルＬＣが配置される製造設備は、リソセルで処理された基板Ｗの一部または全てを受け入れる計測システムＭＥＴも含む。計測結果は、監視制御システムＳＣＳに直接的または間接的に提供される。もしエラーが検出されれば、特に同一バッチの他の基板がまだ露光されている程度に迅速かつ高速に検査が実行できれば、後続基板の露光に対して調整がなされてもよい。また、すでに露光された基板も、歩留まり向上のために剥離および再加工されてもよいし、廃棄されてもよく、これにより不良であることが分かっている基板上でさらなるプロセスが実行されるのが回避されてもよい。基板のいくつかのターゲット部分のみが不良である場合、良好であるターゲット部分のみにさらなる露光を実行することができる。
【００３８】
計測システムＭＥＴ内において、検査装置は、基板の特性を決定するために用いられ、特に、異なる基板または同一基板の異なる層の特性が層ごとにどのように異なるかを決定するために用いられる。検査装置は、リソグラフィ装置ＬＡまたはリソセルＬＣに一体化されてもよいし、または、独立式の装置であってもよい。測定を迅速化するため、検査装置は、露光されたレジスト内の特性を露光直後に測定することが望ましい。しかしながら、レジスト内の潜像は非常に低いコントラストを有し、放射で露光されているレジスト部分とそうでないレジスト部分との間には非常に小さな屈折率差しかなく、全ての検査装置が潜像の有効な測定の実行に十分な感度を有しているわけではない。したがって、測定は、露光後ベークステップ（ＰＥＢ）の後に測定が実行されてもよい。ＰＥＢは通常、露光された基板上で実行される第１ステップであり、レジストの露光された部分と露光されていない部分との間のコントラストを増大させる。この段階において、レジスト内の像は、半潜像と称されうる。現像された像（この時点で、レジストの露光された部分または露光されていない部分のいずれかが除去されている）の測定を実行することも可能であり、または、エッチングなどのパターン転写ステップ後に実行することも可能である。後者の可能性は、基板の不良を再加工する可能性を制限するが、依然として有益な情報を提供しうる。
【００３９】
図３は、上述した形式の計測システム内の検査装置として用いられうる分光散乱計の例を示す。いくつかの実施例において、散乱計は、基板Ｗに放射を投影する広帯域（白色光）放射投影器２を含む。反射された放射は、鏡面反射された放射のスペクトル６（波長の関数としての強度）を測定する分光器４に向かう。このデータから、検出されるスペクトルを生じさせる構造またはプロファイル８が（後述する一以上のコンピュータシステムを含みうる）処理ユニットＰＵ内での計算により再構築される。この再構築は、例えば厳密結合波解析（Rigorous Coupled Wave Analysis）および非線形回帰法により、または、事前測定したスペクトルまたは事前計算でシミュレーションしたスペクトルのライブラリとの比較により実行できる。たいていの場合、再構築であるため、構造の一般形は既知であり、かつ、いくつかのパラメータは、散乱計測データから決定されるべき構造の少ないパラメータを除いて、構造が形成されたプロセスの知見から推測される。このような散乱計は、法線入射散乱計または斜め入射散乱計として構成されてもよい。
【００４０】
図４は、分光散乱計に代えてまたは加えて用いられうる角度分解散乱計の例の構成要素を示す。この形式の検査装置において、放射源１１により出射される放射は、照明システム１２により調整される。例えば、照明システム１２は、レンズシステム１２ａ、カラーフィルタ１２ｂ、偏光子１２ｃおよびアパチャデバイス１３を用いてコリメートすることを含んでよい。調整された放射は、照明経路ＩＰを進み、部分反射面１５により反射され、顕微鏡対物レンズ１６を介して基板Ｗ上のスポットＳにフォーカスされる。計測ターゲットＴは、基板上に形成されうる。レンズ１６は、高い開口数（ＮＡ）を有し、好ましくは少なくとも０．９であり、より好ましくは少なくとも０．９５である。必要であれば、１を超える開口数を得るために液浸液を用いることができる。
【００４１】
リソグラフィ装置ＬＡ内と同様、測定動作中に基板Ｗを保持するために一以上の基板テーブルが設けられてもよい。基板テーブルは、図１の基板テーブルＷＴａ，ＷＴｂの形態と同様または同一であってもよい（検査装置がリソグラフィ装置に一体化される場合の例において、これらは同じ基板テーブルであってもよい）。粗動および微動位置決め装置は、基板を測定光学システムに対して正確に位置決めするよう構成されてもよい。様々なセンサおよびアクチュエータは、例えば注目するターゲットの位置を取得するため、および、注目するターゲットを対物レンズ１６の下に位置させるために設けられてもよい。典型的に多数の測定が基板Ｗを横切る異なる場所のターゲット上で実行されるであろう。基板サポートは、異なるターゲットを得るためにＸおよびＹ方向に移動でき、ターゲット上で光学システムの所望のフォーカスを得るためにＺ方向に移動できる。実際には光学システムが実質的に静止したまま基板のみが移動する場合であっても、対物レンズおよび光学システムが基板上の異なる場所に与えられるように動作を考えて記述することが便利である。基板と光学システムの相対位置が正確であれば、それらの一方または双方が現実世界で移動するかどうかは原理的に重要ではない。
【００４２】
放射ビームがビームスプリッタ１６に入射するとき、この例において、その一部がビームスプリッタを透過して参照ミラーに向けて参照経路ＲＰを進む。
【００４３】
この例において、基板により反射される放射は、任意の計測ターゲットＴにより回折される放射を含み、レンズ１６により収集され、収集経路ＣＰを進み、部分反射面を通過して検出器１９に向かう。検出器は、レンズ１６の焦点距離Ｆに位置する逆投影瞳面Ｐに配置されてもよい。実際には、瞳面自体にはアクセスできないかもしれず、代わりに補助光学系（不図示）を用いて、いわゆる共役瞳面Ｐ'に配置される検出器に再結像されてもよい。検出器は、基板ターゲット３０の二次元角度散乱スペクトルまたは回折スペクトルを測定できるような二次元検出器であってもよい。瞳面または共役瞳面において、放射の径方向位置は、フォーカススポットＳの平面内での放射の入射／出射の角度を定義し、光軸Ｏ周りの角度位置は放射の方位角を定義する。検出器１９は、例えば、ＣＣＤまたはＣＭＯＳセンサのアレイであってもよく、例えばフレーム毎に４０ミリ秒の積分時間を用いてもよい。
【００４４】
参照経路ＲＰにおける放射は、同じ検出器１９の異なる部分に投影されてもよいし、代わりに異なる検出器（不図示）上に投影されてもよい。参照ビームは、多くの場合に入射する放射の強度を測定し、散乱スペクトル内に測定される強度値の正規化を可能にするために例えば用いられる。
【００４５】
照明システム１２の様々な構成要素は、同じ装置内で異なる計測「レシピ」を実現するよう調整可能にできる。カラーフィルタ１２ｂは、例えば、４０５−７９０ｎｍの範囲またはより短い２００−３００ｎｍといった範囲内で関心のある異なる波長を選択する干渉フィルタ一式により実装されうる。干渉フィルタは、異なるフィルタ一式を備えるのではなく、変調可能であってもよい。干渉フィルタの代わりにグレーティングを用いることができる。偏光子１２ｃは、放射スポットＳの異なる偏光状態を実現するように回転可能または交換可能であってよい。アパチャデバイス１３は、後述されるように、異なる照明プロファイルを実現するよう調整されることができる。アパチャデバイス１３は、対物レンズ１６の瞳面Ｐに共役な平面Ｐ"および検出器１９の平面に配置される。このようにして、アパチャデバイスにより定義される照明プロファイルは、アパチャデバイス１３上の異なる場所を通過して基板に入射する放射光の角度分布を定義する。
【００４６】
検出器１９は、散乱光の強度を単一波長（または狭い波長範囲）で測定してよいし、複数の波長で別個に強度を測定してよいし、または、ある波長範囲にわたって積分された強度を測定してよい。さらに検出器は、ＴＭ偏光およびＴＥ偏光の強度を個別に測定してよいし、および／または、ＴＭ偏光およびＴＥ偏光の位相差を測定してよい。
【００４７】
計測ターゲットＴが基板Ｗ上に設けられる場合、これは、現像後にバーが固いレジスト線で形成されるように印刷される１Ｄグレーティングであってもよい。ターゲットは、図示される散乱計により容易に測定されるように設計されるテスト構造であってもよい。ターゲットは、現像後にグレーティングが固いレジストのピラーまたはレジスト中のビアで形成されるように印刷される２Ｄグレーティングであってもよい。バー、ピラーまたはビアは、代替的に基板内にエッチングされてもよい。このパターンは、リソグラフィ投影装置、特に投影システムＰＳの色収差に対して感度を有する。照明の対称性およびこのような収差の存在は、印刷されるグレーティングにおける変化自体を増大させるであろう。したがって、印刷されるグレーティングの散乱計測データは、グレーティングの形状を再構築するために用いられる。線の幅および形状といった１Ｄグレーティングのパラメータや、ピラーまたはビアの幅、長さもしくは形状といった２Ｄグレーティングのパラメータは、印刷ステップおよび／または他の散乱計測プロセスの知見から、処理ユニットＰＵにより実行される再構築プロセスに入力されてもよい。
【００４８】
再構築によるパラメータの測定に加えて、角度分解散乱計測が製品および／またはレジストパターンにおけるフィーチャの非対称性の測定に有用である。非対称性測定の具体的な用途は、フォーカスに依存する非対称性を用いて印刷されるターゲットからのフォーカスパラメータ（例えば、ターゲットの露光中のフォーカス）の測定のためである。図３または４の機器を用いる非対称性測定のコンセプトは、米国特許公開２００６００６６８５５に記載され、参照によりその内容が組み込まれる。たいていの場合、ターゲットの回折スペクトル内での回折次数の位置がターゲットの周期性のみにより決定される一方で、回折スペクトル内での強度レベルの非対称性がターゲットを作り上げる個々のフィーチャ内の非対称性を示す。図４の機器において、検出器１９がイメージセンサでありうる場合、このような回折次数内の非対称性は、検出器により記録される瞳画像内の非対称性として直接的に現れる。この非対称性は、ユニットＰＵ内のデジタル画像処理により測定されることができ、これからフォーカスをいくつかの実施例で決定することができる。
【００４９】
図５Ａは、図４の装置と同じ原理であるが、いわゆる暗視野イメージングの実行用に追加変更がなされる角度分解散乱計測を実現する検査装置をより詳細に示す。この装置は、独立式の装置であってもよいし、例えば測定ステーションにてリソグラフィ装置ＬＡまたはリソグラフィセルＬＣのいずれかに組み込まれてもよい。装置を通じて複数の分岐を有する光軸は、点線Ｏにより示される。ターゲットグレーティングＴおよび回折された光線は、図５Ｂにより詳細に示される。
【００５０】
図４の装置にてすでに説明された構成要素に対して同じ参照符号が用いられる。照明経路は、以前と同様ＩＰの符号が付される。参照経路ＲＰは明確性のために省略されている。装置を比較すると、第２ビームスプリッタ１７が収集経路を二つの分岐に分割する。第１測定分岐において、検出器１９は、上述と全く同じように、ターゲットの散乱スペクトルまたは回折スペクトルを記録する。この検出器１９は、瞳画像検出器と称されうる。
【００５１】
第２測定分岐において、イメージング光学系２２は、基板Ｗ上のターゲットのイメージを検出器２３（例えばＣＣＤまたはＣＭＯＳセンサ）上に形成する。アパチャ絞り２１は、収集経路内の瞳面に共役な平面に設けられる（瞳絞りとも称されうる）。アパチャ絞り２１は、照明アパチャが異なる形態を取ることができるのと同様、異なる形態をとることができる。典型的にアパチャ絞り２１は、０次回折ビームを遮蔽し、センサ２３上に形成されるターゲットの像が１次ビームのみから形成されるように機能する。これは、いわゆる暗視野像であり、暗視野顕微鏡と同様である。センサ１９および２３により撮像される画像は、画像処理コントローラＰＵに出力される。コントローラの機能は、実行される測定の特定の形式に依存するであろう。
【００５２】
この例の照明経路において、フィールド絞り１３'がターゲットおよびイメージセンサ２３の平面に共役な平面内に配置できるように追加の光学系が示される。この平面は、フィールド面または共役イメージ面と称されてもよく、フィールド面を横切る空間的位置のそれぞれがターゲットを横切る位置に対応する場所を有する。このフィールド絞りは、例えば、特定の目的のために照明スポットを形付けるために、または、注目するターゲットの一部を除いて装置の視野内にあるフィーチャの照明を単純に避けるために用いられてもよい。以下の図面および議論では、例示を目的として、アパチャデバイス１３の機能を実現するための技術について言及するが、本開示はフィールド絞り１３'を実現するための同様の技術の使用も包含する。
【００５３】
図５Ｂにより詳細に示されるように、ターゲットグレーティングＴは、対物レンズ１６の光軸Ｏに垂直に基板Ｗに配置される。軸外照明プロファイルの場合において、照明光線Ｉは、軸Ｏから離れた角度からグレーティングＴに入射し、０次光線（実線０）および二つの１次光線（一点鎖線＋１および二点鎖線−１）を生じさせる。満たされている（overfilled）小さなターゲットグレーティングを用いる場合、これらの光線が計測ターゲットグレーティングＴおよび他のフィーチャを含む基板の領域をカバーする多くの平行光線の一つにすぎないことに留意すべきである。プレート１３のアパチャは（有用な光量を得るために十分となる）有限の幅を有するため、入射光線Ｉは、実際にはある角度範囲を占め、回折される光線０および＋１／−１はある程度拡がっているであろう。小さなターゲットの点像分布関数にしたがって、＋１および−１の各次数は、図示されるような単一の理想的な光線ではなく、ある角度範囲にわたってさらに拡がるであろう。
【００５４】
異なる照明モードは、異なるアパチャを用いることにより可能となる。アパチャ１３Ｎ（北）および１３Ｓ（南）のそれぞれは、特定の狭い角度範囲のみから軸外照明を提供する。図５Ａに戻ると、これは、環状アパチャの直径方向に反対側の部分を北（Ｎ）および南（Ｓ）に指定することにより模式的に示される。照明の円錐体の北部分からの＋１次の回折光線（＋１（１３Ｎ）の符号）は対物レンズ１６に入射し、円錐体の南部分からの−１次の回折次数（−１（１３Ｓ）の符号）も同様である。導入部で言及した先の出願にて記載されるように、この形式のアパチャ１３Ｎ，１３Ｓを切り替えながら暗視野イメージセンサ２３を用いることは、複数の小さなターゲットから非対称性測定値を取得する一つの方法である。アパチャ絞り２１ａは、軸外照明を用いるときに０次放射を遮蔽するために用いることができる。
【００５５】
軸外照明が示される一方で、ターゲットの軸上照明を代わりに用いてもよく、１次の回折光の一方のみを実質的にセンサに通過させるために軸外アパチャを持つアパチャ絞りが用いられてもよい。一例において、＋１次および−１次をセンサ２３上の異なる場所に逸らせる作用を有するプリズム２１ｂがアパチャ絞り２１の代わりに用いられ、その結果、二つの画像を生成することなくそれらを検出および比較できる。この技術は、上述のＵＳ特許公開２０１１０１０２７５３に開示され、参照によりその内容が本書に組み込まれる。２次、３次およびさらに高次のビーム（図５ＡまたはＢには不図示）は、１次のビームの代わりにまたは加えて測定に用いることができる。
【００５６】
リソグラフィプロセスを監視するとき、基板上でのリソグラフィビームのフォーカスを監視することが多くの場合望ましい。印刷された構造からフォーカスの設定を決定する一つの既知の方法は、印刷された構造のクリティカルディメンジョン（ＣＤ）を測定することによる。ＣＤは、最小フィーチャの寸法（例えば要素の線幅）である。印刷された構造は、フォーカスの監視に特化して形成されるライン−スペースグレーティングといったターゲットであってもよい。ＣＤは通常フォーカスに対して２次の応答を示し、フォーカス（ｘ軸）に対するＣＤ（ｙ軸）のプロット上の「Ｂｏｓｓｕｎｇ曲線」として知られるものを形成する。Ｂｏｓｓｕｎｇ曲線は、実質的に対称な曲線であり、最適なフォーカスを示すピークの周りで実質的に対称である。この手法にはいくつかの欠点があるが、この手法がいくつかの実施の形態で用いることができないことを示唆するものではない。欠点の一つは（曲線の放物線形状に起因して）最適なフォーカスの近傍で低い感度を示すことである。別の欠点は（最適なフォーカスの周りで曲線がほぼ対称であるため）任意のピンぼけの符号に対して反応しないことである。この手法は、特にドーズおよびプロセス変動にも感度を有する（クロストーク）。
【００５７】
これらの問題に対処するため、回折に基づくフォーカス（ＤＢＦ；diffraction based focus）が考案された。回折に基づくフォーカスは、印刷中のフォーカス設定に依存してある程度の非対称性を有するターゲットを印刷するレチクル上にフィーチャを形成するターゲットを用いうる。この非対称性の程度は、その後、フォーカス設定の測定を取得するために、ターゲットから回折される＋１次および−１次の放射間の強度の非対称性を測定することによる検査方法に基づく散乱計測法を用いて測定されることができる。
【００５８】
図６は、回折に基づくフォーカス測定のために構成されるＤＢＦテスト構造またはターゲット６１５を模式的に示す。それは、複数のＤＢＦ構造６２０を備え、それぞれは高分解能サブ構造６２５を備える。ベースピッチの上にある高分解能サブ構造は、各ＤＢＦ構造６２０に対して非対称なレジスト形状を生成し、その非対称性の程度はフォーカスに依存する。その結果、計測ツールは、ＤＢＦターゲット形成デザイン６１５を用いて形成されるターゲットから非対称性の程度を測定することができ、これをスキャナのフォーカスに変換できる。
【００５９】
ＤＢＦテスト構造６１５が回折に基づくフォーカス測定を可能にする一方で、それは、いくつかの状況での使用に適していない。ＥＵＶレジストフィルムの厚さは、液浸リソグラフィに用いられるものよりも顕著に小さく、ターゲットの部分を形成する構造の非対称性プロファイルから正確な非対称性情報を抽出することを困難にする。また、このような構造は、特定の製品構造に適用可能な厳密な設計上の制約に適合しないかもしれない。チップ製造工程の間、レチクル上の全てのフィーチャは、印刷され、後続の処理ステップに耐えなければならない。半導体製造者は、印刷されるフィーチャがそのプロセス要件に合致することを確実するため、フィーチャデザインを制約する手段としてデザインルールを用いる。このようなデザインルールの例は、許容可能な構造のサイズまたはピッチに関連する。別の例のデザインルールは、特定の範囲内に位置すべきレジストパターンの密度を制約しうるパターン密度に関連する。いくつかの場合、これらの問題は、より広く採用されているネガ型レジストの使用により悪化するかもしれない。
【００６０】
いくつかの実施の形態は、フォトリソグラフィプロセスのフォーカス、露光または他の特性の変動に対して相対的に強い応答を提供する一方で、一般的に適用されるデザインルールに適合するテスト構造を実現しうる。いくつかの実施の形態は、同一焦点（相対的に大きな焦点深度の公差）で分離線をパターニングするための、または、相対的に大きな露光量の公差で分離線をパターニングするためのサブ分解能フィーチャを配置しうる。いくつかの場合、このテスト構造は、光学計測の使用を促進しうるため、破壊測定や電子線測定などのより遅く、より高価で、特定の方法では情報量がより少なく、または、製造ウェハに対してダメージを与える他の形式の測定よりも多くの場合好ましいかもしれない（ただし、これらの技術をいくつかの実施の形態においても使用しないことを示唆するものではない）。いくつかの場合、テスト構造はレチクル上に実装されてよく、測定モデルは、１）フォーカス露光マトリックスの条件を変化させながらレチクルを用いて基板をパターニングすること、２）散乱計測ツールを用いてテスト構造を光学的に測定すること、および、３）モデルを対応するプロセス条件および光学測定値にフィッティングすること、によりテスト構造に対して較正されてもよい。その後、このモデルは、製造基板の光学測定を通じて製造基板が経験する未知のプロセス条件を推測するために用いられてもよい。
【００６１】
いくつかの実施の形態においてより詳細に説明されるように、テスト構造はグレーティングを含み、グレーティングの各バーに平行（例えば実質的に平行）に延びるサブ分解能アシストフィーチャがグレーティングのバーから非対称に離れて隣接する。このサブ分解能フィーチャは、基板上にパターニングされる際、フォーカスまたは露光などといったプロセス条件に応じてバーの側壁に異なる影響を生じさせることが期待される。側壁形状の差は、プロセス条件を示す相対的に強固な信号を光学計測ツールに提供することが期待される。
【００６２】
図７は、これらの技術にしたがうテスト構造３０の一部を模式的に示す。いくつかの場合、テスト構造３０は、レチクル上の測定サイトのグレーティング内に存在する。いくつかの実施の形態において、テスト構造３０は、メインフィーチャ３２と、二つのサブ分解能アシストフィーチャ３４および３６と、サブ分解能反転フィーチャ３８とを含む。テスト構造３０の図示される部分は破線とともに示されるが、この構造は、いくつかの実施の形態において、その長さに沿って比較的均一であってもよい。いくつかの場合、テスト構造３０の一部は、グレーティングを形成するように平行アレイ内で間隔を空けて繰り返されてもよく、メインフィーチャ３２の間隔がグレーティングのピッチに一致してよい。サブ分解能アシストフィーチャ３４および３６は、メインフィーチャ３２からそれぞれギャップ４０および４２だけ間隔を空けて離れていてもよい。
【００６３】
テスト構造３０の寸法は、基板上のパターンテスト構造において様々な応答を引き出すために選択されてよい。具体的には、光学測定に適用可能であってフォトリソグラフィのプロセス条件に対応する応答を引き出すようにいくつかの寸法が選択されてよい。寸法は、基板上にテスト構造をパターニングする際の放射の波長に基づいて選択されてもよいし、パターニングされたテスト構造を測定する際の光の波長に基づいて選択されてもよい。
【００６４】
図７に示されるように、メインフィーチャ３２は幅４４を有し、サブ分解能アシストフィーチャ３４および３６はそれぞれ幅４６および４８を有する。これらの幅は、フォトリソグラフィ装置の分解能限界より小さくてもよく、これは、フィーチャの他の寸法がこの限界より大きいかもしれないにもかかわらず、フィーチャを「サブ分解能」にする。その結果、フィーチャ３４および３６は、リソグラフィ・パターニングプロセスにおいて基板に直接的に転写されないかもしれない。
【００６５】
しかしながら、フィーチャ３４および３６は、メインフィーチャ３２のパターニングに影響を及ぼすように寸法および間隔が決められうる。いくつかの場合、フィーチャ３４および３６は、「散乱バー」または「サブ分解能アシストフィーチャ」として特徴付けられてもよい。サブ分解能フィーチャ３４はメインフィーチャ３２から距離５０だけ間隔を空けて離れてよく、サブ分解能フィーチャ３６はメインフィーチャ３２から別の距離５２だけ間隔を空けて離れてよい。これらの距離は、フィーチャ３４および３６がメインフィーチャ３２のパターニングに影響を及ぼすように選択されうる。この作用を増強するため、いくつかの実施の形態において、メインフィーチャは、例えばグレーティング内のテスト構造の他のインスタンスに対して隔離されたフィーチャであってもよい。いくつかの場合、距離５０および５２は、リソグラフィによりテスト構造をパターニングする際の放射の波長より小さくてよく、例えば、１９３ｎｍの波長プロセスにおいて１０−１５０ｎｍのオーダであってよく、他の波長において比例するようにより小さくてもより大きくてもよい。いくつかの実施の形態において、グレーティングのピッチは、この波長より大きくてもよく、例えばこの波長の２倍より大きくてもよい。
【００６６】
距離５０および５２は、互いに異なることができ、メインフィーチャ３２に対してフィーチャ３４および３６を非対称にする。その結果、いくつかの実施の形態において、パターンテスト構造を基板上にリソグラフィで形成するとき、サブ分解能フィーチャ３４および３６はメインフィーチャ３２の転写に影響を及ぼしうる。距離５０および５２が異なるため、その影響はメインフィーチャの異なる側で異なりうるであろう。これは、図８を参照しながらより詳細に後述される。
【００６７】
サブ分解能反転フィーチャ３８は、同様の作用を引き出すために寸法が決められてよい。いくつかの場合、幅５４はリソグラフィの分解能限界より小さくてもよく、その結果、フィーチャ３８は基板に転写されない。フィーチャ３８は、メインフィーチャ３２内に配置され、メインフィーチャ３２の両側から異なる距離５６および５８で配置される。その結果、フィーチャ３８は、メインフィーチャ３２の異なる側のパターンの転写に異なるように影響を及ぼすことが予想され、図示される向きにおいて、左側よりも右側に大きな程度影響を及ぼすであろう。
【００６８】
パターンをフォトリソグラフィで転写する際に用いる放射の波長は、他の寸法の選択をガイドしうる。いくつかの実施の形態において、メインフィーチャ３２の幅４４は、レチクルから基板にパターンをフォトリソグラフィで転写する際に用いる光の分解能限界よりも大きい。したがって、メインフィーチャは、基板上に対応するパターンテスト構造を生成しうる。
【００６９】
いくつかの実施の形態において、寸法５２および５０および５６および５８は、メイフィーチャ３２の隣接する側壁にある対応するサブ分解能フィーチャ３４、３８または３６が及ぼす影響の所望の量に基づいて選択されてよい。いくつかの場合、これらの影響は、これらの個別の距離と、基板の表面で明らかになるフォトリソグラフィプロセスのプロセス特性との双方の関数となる（これは、プロセスドリフトが生じる際に実際に展開されるプロセスとは異なりうるプロセス設定とは対照的である）。例えば、いくつかの場合、テスト構造の形状に依存して、その影響の大きさは、その距離と、フォーカス、露光、色収差、アライメント、球面収差またはそれらの組み合わせの一以上との関数となりうる。いくつかの場合、距離の影響はこれらのプロセス条件の変化に比例し、または、いくつかの実施の形態において、距離の影響はこれらのプロセス条件の変化に比例しない。比例しない例において、パターンメインフィーチャの側壁間の差は、基板が経験するプロセス条件を示すことが予測され、例えばその差は、フォーカスが一方向に変化するにつれて増加し、フォーカスが他方向に変化するにつれて減少しうる。
【００７０】
計測に用いられるような他の光源は、いくつかの寸法の選択をガイドしうる。いくつかの実施の形態において、ピッチ、例えばグレーティング内のメイン構造３２のインスタンス間の間隔は、光学測定の実行に用いる光に基づいて選択されてよい。同様に、メインフィーチャの幅３２は、計測光源に基づいて選択されてよい。
【００７１】
いくつかの実施の形態において、テスト構造３０は、距離６０が距離４４よりも実質的に大きい（例えば１桁以上大きい）１次元テスト構造であってもよく、テスト構造の形状は距離６０にわたって比較的均一であってもよい。または、他の実施の形態において、形状が変化してもよいし、途切れていてもよい。なお、フィーチャ３４、３６および３８は、フォトリソグラフィ装置の分解能限界より距離６０が大きいが、依然としてサブ分解能フィーチャである。
【００７２】
テスト構造３０の形状は、通常、特にネガ型レジストプロセスに適用されると予想されるデザインルールのもとで適用可能となることが予想される。図示される例において、サブ分解能フィーチャ３４、３６および３８は、メインフィーチャ３２に平行である（例えば、デザインルールとメインフィーチャへの影響を比較する目的で実質的に平行である）。この特性は、いくつかのフィーチャがメインフィーチャに直交する図６を参照して上述したような他のテスト構造に対するプロセス統合問題を低減することが予想される。つまり、いくつかの実施の形態は、例えばメインフィーチャの一方側で直交する構造を有する図６に示されるようなフィーチャと、他方の側にある図７のサブ分解能アシストフィーチャ３４とを使用してもよい。
【００７３】
本技術は、ポジ型レジストおよびネガ型レジストの双方への使用に適する。ポジ型レジストを用いる場合、レジストは下層の材料が除去されるべき場所にて放射で露光され、ネガ型レジストを用いる場合、レジストは下層の材料が保存されるべき場所にて放射で露光され、例えば、その後に後続のエッチングが続く。「メインフィーチャ」および「アシストフィーチャ」の用語は、双方の領域に適用される。いくつかの場合、これらのフィーチャは、使用されるレジストの形式に依存して、光を遮るレチクルの一部に対応してもよいし、または、放射が基板に向けて透過可能なレチクルの一部に対応してもよい。
【００７４】
図８は、図７のテスト構造によりリソグラフィパターニング後に基板上に生成されるシミュレーションされたレジストプロファイルを模式的に示す。図示されるパターンテスト構造６５は、寸法６０が図８の平面の法線となる断面視として示される。図示されるパターンテスト構造６５は、レジスト内のトレンチ７０のいずれかの側にあるフォトレジストの二つのボディ６６および６８を含む。これらの構造は、領域７１の下側に横たわる基板上に存在しうる。トレンチ７０は、図７のメインフィーチャ３２に対応しうる。特に、アシストフィーチャ３４、３８および３６は、図８のパターンテスト構造には直接的にも部分的にも示されていない。なぜなら、これらのフィーチャ３４、３８および３６は、フォトリソグラフィプロセスの分解能限界よりも小さいからである。
【００７５】
しかしながら、フィーチャ３４、３８および３６は、パターンテスト構造６５内のトレンチ７０の形状に影響を及ぼす。トレンチ７０は、部分的に側壁７２および７４により定義される。側壁は、それぞれ角度７６および７８で基板７１の法線ベクトルに対して立ち上がる。図示されるように、角度７６および７８は異なっており、この例では角度７８が角度７６よりも大きい。この差は、部分的にサブ分解能フィーチャ３４、３６および３８の影響と、図７のメインフィーチャ３２のそれぞれの側壁までの相対距離に起因すると考えられる。いくつかの実施の形態において、角度７６と７８の差は、パターンテスト構造６５が基板７１に転写される際のフォトリソグラフィプロセスのプロセス特性により影響されうる。
【００７６】
多くの場合、これらのプロセス特性は、フォトリソグラフィ装置の設定内に指定されるが、基板７１の表面が経験する実際のプロセス特性は、この設定からしばしば逸脱する。例えば、フォーカスや露光などの特性は、小さい量ではあるが、関連しうる量だけ時間をかけながら予測が比較的難しい態様でドリフトしうる。任意の数の要因がプロセス特性のドリフトを生じさせるかもしれず、例えば、リソグラフィ装置のレンズの加熱、製造設備の環境変化、下側に横たわる積層体の変化、消耗部品の消耗などである。
【００７７】
いくつかの実施の形態において、このようなドリフトは、例えば散乱計などのエリプソメータを用いて、テスト構造６５を測定することにより光学的に検出可能である。テスト構造６５は、基板上の測定箇所の上にあるグリッドまたはグレーティング内に繰り返されることができ、上述の散乱計測技術は、テスト構造６５の形状の特性を測定するために使用しうる。いくつかの場合、これらの測定は、角度７６および７８を示す信号を含み、例えば、角度７６と７８の差を示す測定値を含みうる。いくつかの場合、このような光学測定は、テスト構造を特徴付けしうる他の技術に比べて相対的に高速かつ安価でありうる。例えば、トップダウン走査型電子顕微鏡測定は、側壁７２および７４の形状について十分な情報を提供しないことが多く、かつ、相対的に遅くて高価となりうる。同様に、基板の断面を得ることは、生成が相対的に遅いプロセスであり、基板を破壊しうることが問題となる。しかしながら、これは、いくつかの実施の形態がこれらの測定技術を組み合わせて使用されえないことを示唆するものではない。
【００７８】
いくつかの場合、パターンテスト構造６５の形状は、光学的および非光学的影響の双方に依存しうる。例えば、基板７１に比べて基板に付着するレジストがより多く収縮するため、レジストの収縮により生成されるレジスト６６および５８の横応力は、角度７２および７４の形状のシフトを生じさせるかもしれず、かつ、これらの影響もいくつかの実施の形態で測定されるかもしれない。
【００７９】
いくつかの実施の形態において、パターンテスト構造６５の光学測定値は、例えば後述の相関モデルまたは機械モデルにおいてその形状を生成する傾向のあるプロセス条件に相関しうる。いくつかの実施の形態において、較正後、このモデルは、観測される光学測定値に基づいてフォトリソグラフィプロセスをモニタするために用いられうる。
【００８０】
図７のテスト構造および図８のパターンテスト構造６５は、本技術の例示にすぎないことが留意されよう。様々な他の構成を使用してもよい。例えば、追加のサブ分解能フィーチャ３４および３６がメインフィーチャ３２のいずれかの側に異なる距離で配置され、サブ分解能フィーチャの影響が増強されてもよい。いくつかの実施の形態において、サブ分解能フィーチャ３４または３６は、その一方の側にある追加のサブ分解能フィーチャを含んでよいが、他方の側にはなくてもよい。いくつかの場合、一つのサブ分解能フィーチャが対称である一方で、別のものが非対称であってもよい。いくつかの場合、三以上のサブ分解能フィーチャが一方の側に配置される一方で、他方には存在しなくてもよい。同様の変形がサブ分解能反転フィーチャ３８にも適用しうる。例えば、複数のサブ分解能反転フィーチャ３８がメインフィーチャ３２内の様々な位置に配置されてもよい。いくつかの場合、これらのフィーチャは、メインフィーチャ３２に対して非対称に位置決めされてもよく、パターンテスト構造６５の側壁に異なる影響を及ぼしてよい。図示されるテスト構造３０は、寸法６０に沿って直線かつ連続（例えば実質的に直線かつ連続）であるが、他の実施の形態ではパターンテスト構造３０が曲線または途切れた部分を含んでよい。いくつかの場合、メインフィーチャは他の形状を有してよく、例えばメインフィーチャがピラーまたはビアであってもよく、また、アシストフィーチャはピラーまたはビアの外周の周りで延在してよく、いくつかの場合、ピラーまたはビアの中心軸に対して非対称であってもよい。様々な他の変形はこれらの例に合致する。
【００８１】
図９は、例えば上述の例のテスト構造の光学測定に基づいて（例えば基板の表面で明らかになる）リソグラフィプロセス特性を推測するモデルを較正するプロセス８０の例を模式的に示す。いくつかの実施の形態において、プロセス８０は、パラメータ空間を通じて（例えば値のマトリックスを通じて）フォトリソグラフィのプロセス特性を意図的に変化させることと、変化させた条件下でパターニングされたテスト構造の観測された光学測定値にプロセスの設定を相関させることと、を含む。このような相関は、様々な形態をとってもよく、機械学習モデルをトレーニングすること、モデルのパラメータを選択すること、ルックアップテーブルを設定することなどを含む。
【００８２】
いくつかの実施の形態において、プロセス８０は、ブロック８２により示されるように、メインフィーチャと、メインフィーチャに近接し、メインフィーチャに対して非対称であり、メインフィーチャに実質的に平行な一以上のサブ分解能フィーチャを持つテスト構造を有するレチクルを取得することを含む。いくつかの実施の形態において、レチクルは、図７のテスト構造を有するレチクルまたは上述の一以上の変形例であってもよい。いくつかの実施の形態において、レチクルを取得することは、レチクルが実装されているフォトリソグラフィ装置、例えば、レチクルを用いて電子デバイスが製造される半導体製造プラント内のフォトリソグラフィ装置を取得することを含んでよい。いくつかの場合、テスト構造は、集積回路といった機能デバイスのための層のレイアウトとともにレチクル上に配置されてもよい。例えば、半導体製造プラントは、半導体デバイスの異なる層をパターニングするための複数のフォトリソグラフィ装置内に複数のレチクルを含んでもよく、異なるレチクルが異なる層をパターニングするために用いられてもよい。
【００８３】
次に、いくつかの実施の形態は、ブロック８４により示されるように、フォトリソグラフィプロセスのプロセス特性を変化させながら基板をフォトリソグラフィによりパターニングしてよい。基板のパターニングは、所望のサンプルサイズに応じて、一以上の基板をパターニングすることを含んでよい。フォトリソグラフィによるパターニングは、図８に示されるようなパターンテスト構造を上述のフォトリソグラフィ装置を用いて基板の表面上に形成するようパターニングすることを含んでよい。プロセス特性を変化させることは、ある値の範囲にわたって一以上のフォトリソグラフィプロセス特性を変化させることを含んでよい。例えば、その範囲にわたる増加量が固定されてもよいし、変化してもよい。いくつかの場合、複数のプロセス特性が複数の個別の範囲にわたって変化してよい。例えば、フォーカスおよび露光の設定がフォーカス−露光量行列にしたがって個別の範囲にわたって変化してよい。いくつかの場合、追加のプロセス特性をより高次のマトリックスで変化させてもよい。いくつかの場合、基板上の異なる露光フィールドが異なるプロセス特性の変化にしたがって異なる扱いを受けてもよい。例えば、複数のダイなどを含む第１フィールドは、フォーカスおよび露光量設定の第１セットでパターニングされてもよく、その後、複数のダイの別のインスタンスなどを含む第２の異なるフィールドは、異なるフォーカス設定、異なる露光量設定またはその両方でパターニングされてもよい。いくつかの場合、上述のテスト構造は、個々のダイの間のスクライブライン内に配置されてもよいし、個々のダイの範囲内に配置されてもよい。いくつかの実施の形態において、フォトリソグラフィによりパターニングすることは、測定前にフォトレジストを現像およびベーキングすることを含んでよい。
【００８４】
次に、いくつかの実施の形態は、ブロック８６により示されるように、パターンテスト構造を光学的に測定してよい。光学測定は、一以上の上述の散乱計測技術を用いて実行されてもよい。いくつかの場合、各フィールド内の複数のパターンテスト構造は、各処理条件の結果をより安定したサンプルサイズで取得するために測定されてもよい。いくつかの実施の形態において、光学測定は、メインフィーチャの第１側壁の形状を示す光学信号を受信することと、メインフィーチャの異なる（第２）側壁の形状を示す光学信号を受信することと、その後に光学測定値の微分を計算するために異なる光学信号間の差を決定することと、を含んでよい。いくつかの場合、各処理条件についての光学測定値は、例えば平均、最頻値または中央値などの代表値を用いて集約されてもよいし、または、いくつかの実施の形態において、値が集約されずに、例えばクロスバリデーション（相互検証）やブートストラップ・アグリゲーションを用いる様々な機械学習技術を強化するために用いられてもよい。
【００８５】
次に、いくつかの実施の形態は、ブロック８８により示されるように、テスト条件および対応する光学測定値に基づいてモデルを較正してよい。いくつかの場合、較正記録は、複数のテスト条件であって、各テスト条件がそのテスト条件を用いるフォトリソグラフィプロセス用の設定値を含む複数のテスト条件と、それらのテスト条件を用いて形成されるパターンテスト構造の光学測定値の集合とを含んでよい。様々な異なるモデルおよび較正技術が用いられてもよい。いくつかの場合、モデルは、光学測定の範囲に対応するインデックスと、その範囲内でその光学測定を生成するために観測されるテスト条件に対応する値とを有するルックアップテーブルであってもよい。別の例では、モデルは、テストデータを用いて決定木（ディシジョン・ツリー）をトレーニングすることにより作られてもよい。いくつかの場合、テスト条件に基づいてモデルを較正することは、例えば、新しく観測されたテストデータを考慮するためにベイズ推定を用いて事前に存在するモデルを更新することを含んでよい。いくつかの場合、モデルを較正することは、プロセス特性が隠された状態で、隠れマルコフモデルを較正することを含んでよい。いくつかの場合、モデルは、テストデータの異なる部分集合を用いて複数の異なる回数だけ較正されてもよく、また、モデルの信頼性を向上させるために異なるインスタンスが互いに比較されてもよいし、または、クロスバリデーションで集約されてもよい。
【００８６】
いくつかの実施の形態において、モデルが以下のテイラー級数展開に基づいてもよい：
【数１】
2019502950.tif 000003
この式（「式１」）において、「Ｐ」は、例えば特定の範囲の波長または角度にて、散乱計測の瞳で観測される光学信号、例えば光強度であり；ドーズ（dose）は、基板の表面での放射のドーズであり；フォーカス（focus）は、基板の表面でのフォーカス条件であり；「…」は、複数項のパターンにわたって拡張する高次の項を表し、これはより小さい影響に起因していくつかの場合に省略されてもよいが、他の特徴も省略されてもよいことを示唆するものではない。
【００８７】
式１と、散乱計測ツールの瞳測定値とを用いて、いくつかの実施の形態は、（例えば、誤差関数、例えば、フォーカス−露光量行列における設定値に対するモデルにより予測される条件の二乗平均根の和を減少させる傾向にある偏微分項を選択することにより）式のパラメータを選択してよい。いくつかの場合、モデルは、確率的勾配降下といった勾配降下を用いてトレーニングされてもよい。いくつかの実施の形態において、モデルは、複数のパラメータについてトレーニングされてもよく、例えば、一部のテスト構造が露光量についてテストし、残りのテスト構造がフォーカスについてテストしてもよいし、モデルが双方のプロセス特性についてトレーニングされてもよい。いくつかの場合、光学信号は、瞳画素のずれに対するフォーカスのずれを較正するために二つの瞳面測定値の差分により得られる作動信号である。
【００８８】
式１に基づくモデルは、多くの形態をとりうる。いくつかの場合、モデルは、式１の最初の３項、最初の４項、５項、６項またはそれ以上の項などであるトレーニングデータセットに基づいて決定される係数を有する部分式１自体である。いくつかの場合、モデルは、いくつかのバージョンの式１を含み、それぞれが異なるプロセス特性について解かれる。いくつかの場合、モデルは、式１を近似するルックアップテーブル、または、式１を近似するトレーニングされた機械学習モデルであり、例えば普遍的な近似定理に合致するトレーニングされたディシジョンツリーまたはニューラルネットなどである。
【００８９】
いくつかの実施の形態において、モデルは、メトロポリス・ヘイスティングアルゴリズムなどのマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムで構築され、後述する一以上の計算デバイスにより実行される。いくつかの実施の形態において、このようなアルゴリズムは、実行時に、所望の確率分布の相対的に高確率の領域から引き出される傾向にあるサンプルに基づいてマルコフ連鎖を繰り返し構築しうる。いくつかの実施の形態は、パラメータ空間内の点と確率密度が例えばその点についてランダムに選択される初期化ステップを含んでもよく、その確率密度について選択された点を中心とするガウス分布となるように選択される。いくつかの実施の形態は、その後、繰り返しにより、１）確率密度をサンプリングすることで後続点を選択することにより確率密度に基づいてパラメータ空間内で次の候補点を決定し、２）次の候補点が現在点よりも可能性が高いかどうかを示す合格率を決定し、３）その点の蓋然性が高いとの決定に応じてその次の候補点を受け入れるか、または、その点の蓋然性が低いとの決定に応じてその次の候補点を拒否するかのいずれかをしてよい。合格した点は、パラメータ空間内でマルコフ連鎖を形成することができ、その空間の相対的に高確率の領域に向けてランダムウォークし、その領域内にとどまる傾向にある。いくつかの実施の形態において、その連鎖の初期状態の閾値量は、その連鎖がより高確率の領域に移動する間の「ならし（バーンイン）」期間に廃棄されてもよい。生じるマルコフ連鎖点（例えば高次元ベクトル）は、リソグラフィプロセスの様々なプロセス特性の期待値をモンテカルロ分析を用いて計算するために用いられてもよい。
【００９０】
較正は、トレーニングデータセット用にテスト構造をパターニングする際に意図的に変化させるフォーカス、ドーズおよび他のプロセス特性設定に値Ｐを一致させる式１の係数をトレーニングセット内の測定のために決定することを含んでよい。いくつかの場合、一致は、トレーニングデータセットのテスト条件の一式にわたって誤差を例えば自乗平均根の合計などで集約する誤差関数または適合性関数によって符号に依存して特徴付けられうる。いくつかの実施の形態は、例えば一致性の測定に対する各パラメータの偏微分にしたがって、連続的な繰り返し間の変化が閾値より小さくなるまで、モデルとトレーニングセットとの間の一致性を増加させるように減少する傾向のあるパラメータを繰り返し選択してもよい。いくつかの実施の形態は、パラメータの異なる初期選択からこのプロセスを繰り返し、トレーニングセットとモデルとの間で最も近い一致が生じる繰り返しの結果を選択し、極小値の選択を防ぐようにしてよい。
【００９１】
いくつかの実施の形態において、式１の係数を決定することは、プロセス特性の一つにおける変化を瞳強度の変化に関連付ける比率を決定することを含む。これは、一つのプロセス特性のみの変化について瞳強度と関連付ける比率を決定することを含んでよい。いくつかの実施の形態において、比率を決定することは、プロセス特性の部分集合における変化を瞳強度の変化に関連付ける混合微分を決定することも含んでよい。いくつかの実施の形態は、瞳強度に対する全微分を決定することも含んでよい。微分（導関数）を決定することは、他のプロセス特性をほぼ一定に固定しながら、例えばリソグラフィ装置における目標値を変化させることなく、あるプロセス特性の変化の増分を瞳強度における測定された変化に関連付けることにより導関数を近似することを含んでよい。導関数を決定することは、導関数の逆数を決定することも含んでよい。
【００９２】
いくつかの実施の形態において、いったんモデルが較正されると、そのモデルはリソグラフィ装置のプロセス監視モジュールにアップロードされてよい。このモジュールは、一以上の後述するコンピュータ上で実行されるコードを含んでもよく、図１０を参照して後述されるプロセスを実行し、フォトリソグラフィプロセスのプロセス制御または監視を実行してよい。
【００９３】
いくつかの実施の形態において、プロセス８９は、ブロック９０により示されるように、メインフィーチャと、メインフィーチャに近接し、メインフィーチャに対して非対称であり、メインフィーチャに実質的に平行な一以上のサブ分解能フィーチャとを持つテスト構造を有するレチクルを取得することを含む。いくつかの場合、これは、上述のレチクルと同じであってもよい。しかしながら、図９および１０のプロセスは、図７−８を参照して上述したテスト構造に限られるものではない（これは他のフィーチャが同様に限定されることを示唆するものではない）。実際、これらのプロセスは、とりわけ図６のテスト構造の使用にも適している。
【００９４】
次に、いくつかの実施の形態は、ブロック９１により示されるように、製造基板（例えば、ある基板はテスト基板とは対照的に製造設備の仕掛を有する）をレチクルを用いてフォトリソグラフィによりパターニングしてよい。いくつかの実施の形態において、このステップは、例えば製造基板の集合内の複数の製造基板をパターニングすること、または、部分的にパターニングすることを含んでよい。
【００９５】
次に、いくつかの実施の形態は、ブロック９２により示されるように、製造基板上のパターンテスト構造を光学的に測定してよい。いくつかの場合、製造基板の部分集合は、全般的な製造工程を代表する測定のために選択されてよく、または、いくつかの場合、製造工程におけるそれぞれの基板が測定されてもよい。いくつかの場合、光学測定は、図９を参照しながら上述したものと同様または同一であってもよい。いくつかの実施の形態において、光学測定は、散乱計測測定であり、いくつかの場合、散乱計測測定は、パターンテスト構造の側壁形状の差を示す差分値を生成する。いくつかの実施の形態において、基板内の複数の場所、例えば各露光フィールド内または各ダイ内の複数の場所が測定されてよい。
【００９６】
次に、いくつかの実施の形態は、ブロック９３により示されるように、フォトリソグラフィによるパターニングのプロセス特性を光学測定値およびモデルに基づいて推測（例えば間接測定を通じて推定）してよい。いくつかの実施の形態において、この推測は、光学測定値を図９のプロセスで較正されたモデルに入力することと、推測されたプロセス特性を出力することとを含んでよい。いくつかの場合、推測されたプロセス特性は、絶対値であり、例えばフォーカス、露光、色収差、オーバレイなどである。または、いくつかの場合、推測されたプロセス特性は差分であり、一以上のこれらの値の変化などである。プロセス特性を推測することは、プロセス特性の比率またはプロセス特性のいくつかの他の組み合わせを推測することを含んでよい。いくつかの場合、プロセス特性を推測することは、一つのモデルまたは複数のモデルを用いて複数のプロセス特性を推測することを含んでよい。いくつかの場合、複数のプロセス特性は、基板上の複数の異なる場所のそれぞれについて推測されてよく、例えば、基板の各フィールド、基板の各ダイ、基板の各ダイの各領域について推測されてよい。
【００９７】
次に、いくつかの実施の形態は、ブロック９４により示されるように、推測されたプロセス特性が目標値と異なるかどうかを決定してよい。いくつかの場合、このステップは、推測されたプロセス特性が許容値の範囲の閾値内におさまるかどうかを決定することを含んでよく、または、いくつかの場合、このステップは、その値がいくらかの分解能で単純に異なるかどうかを決定することを含んでよい。いくつかの場合、例えば基板フィールドまたはダイについて、閾値量（例えばカウントまたは比率）よりも大きい測定サイトが目標値とは異なるプロセス特性を有するかどうかを決定することを含んでよい。いくつかの場合、例えば、頻繁に生じることが予想されないエッジダイの測定値に起因する再作業を防ぐために、異なる閾値が基板、フィールドまたはダイの異なる領域に適用されてよい。いくつかの場合、目標値に対してプロセス特性を比較することは、例えば、許容可能な目標値および目標値のクロス積に対応するプロセス特性に基づいてスコアを計算することにより、複数の目標値に対して複数のプロセス特性を比較してよい。
【００９８】
次に、いくつかの実施の形態は、ブロック９５により示されるように、目標値からの差を低減するようにフォトリソグラフィによるパターニングプロセスの設定を調整してよい。いくつかの場合、このステップは、フォトリソグラフィ装置のフォーカスまたは露光を調整して差を低減することを含んでよい。いくつかの実施の形態において、この調整は、仮に調整されなければ、許容されるプロセス条件未満で追加の基板が処理される間の長い時間にわたって検出されないままとなりうるプロセス条件におけるドリフトを低減してよい。いくつかの実施の形態において、このステップは、追加的または代替的に、例えばレジストの除去および再パターニングにより、基板を再作業することを含んでよい。
【００９９】
いくつかの実施の形態において、このプロセス８９は、電子デバイスが製造される半導体製造プラント内の様々なレイヤで複数回繰り返されてもよい。例えば、基板は、半導体デバイスの様々な層を構築するために堆積／注入、パターニング、エッチングなどの複数のサイクルを経験し、その後、基板から個片化され、パッケージ化され、電子デバイス内に配置されうる。
【０１００】
図１１は、本書に開示される方法およびフローの実装を支援できるコンピュータシステム１００を模式的に示す。コンピュータシステム１００は、情報通信のためのバス１０２または他の通信手段、情報処理のためにバス１０２に接続されるプロセッサ１０４（または複数のプロセッサ１０４および１０５）を含む。コンピュータシステム１００は、バス１０２に接続され、プロセッサ１０４により実行すべき情報および指令を記憶するためのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または他の動的記憶デバイスといったメインメモリ１０６も含む。メインメモリ１０６は、プロセッサ１０４により実行すべき指令の実行中に一時的な変数および他の中間情報を記憶するために用いられてもよい。コンピュータシステム１００は、バス１０２に接続され、プロセッサ１０４向けの静的な情報および指令を記憶するためのリードオンリメモリ（ＲＯＭ）または他の静的記憶デバイスをさらに含む。磁気ディスクまたは光ディスクなどの記憶デバイス１１０が設けられ、情報および指令を記憶するためにバス１０２に接続される。
【０１０１】
コンピュータシステム１００は、コンピュータユーザに情報を表示するためのブラウン管（ＣＲＴ）またはフラットパネルもしくはタッチパネルディスプレイといったディスプレイ１１２にバス１０２を通じて接続されてもよい。英数字キーおよび他のキーを含む入力デバイス１１４は、プロセッサ１０４との情報通信およびコマンド選択のためにバス１０２に接続される。他の形式のユーザ入力装置は、プロセッサ１０４に対する方向情報の通信およびコマンド選択と、ディスプレイ１１２上のカーソルの動きの制御のためのマウス、トラックボールまたはカーソル方向キーといったカーソルコントローラ１１６である。この入力デバイスは、２軸、第１軸（例えばｘ）および第２軸（例えばｙ）の二つの自由度を典型的に有し、デバイスが平面上の位置を特定できるようにする。タッチパネル（スクリーン）ディスプレイは、入力デバイスとして用いられてもよい。
【０１０２】
一つの実施の形態によれば、本書に記載されるプロセスの一部は、メインメモリ１０６に含まれる一以上の指令の一以上のシーケンスを実行するプロセッサ１０４に応答して、コンピュータシステム１００により実行されてもよい。このような指令は、記憶デバイス１１０などの別のコンピュータ可読媒体からメインメモリ１０６に読み込まれてもよい。メインメモリ１０６に含まれる指令のシーケンスの実行は、本書に記載されるプロセスステップの実行をプロセッサ１０４に生じさせる。一以上のプロセッサがマルチ処理構成において採用され、メインメモリ１０６に含まれる指令のシーケンスを実行してよい。代替的な実施の形態において、ソフトウェア指令の代わりに、または、ソフトウェア指令との組み合わせで、ハードウェアで実現される回路が用いられてもよい。したがって、本書の記載は、ハードウェア回路とソフトウェアの任意の特定の組み合わせには限定されない。
【０１０３】
コンピュータ可読媒体の様々な形態は、一以上の指令の一以上のシーケンスをプロセッサ１０４に実行用に搬送するために関与してよい。例えば、指令は、遠隔コンピュータのコンピュータ可読媒体にて最初に生成されうる。遠隔コンピュータは、その指令を動的メモリにロードし、有線または無線の通信でその指令を送信できる。コンピュータシステム１００は、その指令を受信でき、その指令をバス１０２に置くことができる。バス１０２は、その指令をメインメモリ１０６に搬送し、プロセッサ１０４はメインメモリ１０６からその指令を検索して実行する。メインメモリ１０６により受信した指令は、プロセッサ１０４により実行される前または後のいずれかに、記憶デバイス１１０に選択的に記憶されてもよい。
【０１０４】
ある実施の形態において、コンピュータシステム１００は、バス１０２に接続される通信インタフェース１１８を含む。通信インタフェース１１８は、ローカルネットワーク１２２に接続されるネットワークリンク１２０に接続する二方向データ通信を提供する。例えば、通信インタフェース１１８は、対応する通信線へのデータ通信接続を提供する統合サービスデジタルネットワーク（ＩＳＤＮ）カードまたはモデムであってもよい。別の例として、通信インタフェース１１８は、適合するローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）へのデータ通信接続を提供するＬＡＮカードであってもよい。無線リンクが実装されてもよい。任意のこのような実装において、通信インタフェース１１８は、様々な形式の情報を表すデジタルデータストリームを搬送する電気信号、電磁気信号または光信号を送信および受信する。
【０１０５】
ネットワークリンク１２０は、一以上のネットワークを通じて他のデータ装置へのデータ通信を典型的に提供する。例えば、ネットワークリンク１２０は、ローカルネットワーク１２２を通じたホストコンピュータ１２４への接続を提供してよいし、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）１２６により実行されるデータ設備への接続を提供してよい。次に、ＩＳＰ１２６は、現在において一般的に「インターネット」１２８とも称されるワールドワイドパケットデータ通信ネットワークを通じたデータ通信サービスを提供する。ローカルネットワーク１２２およびインターネット１２８の双方は、デジタルデータストリームを搬送する電気信号、電磁気信号または光信号を用いる。デジタルデータをコンピュータシステム１００送受信する様々なネットワークを通じた信号およびネットワークリンク１２０上の通信インタフェース１１８を通じた信号は、情報を伝送する搬送波の例示的な形態である。
【０１０６】
コンピュータシステム１００は、ネットワーク、ネットワークリンク１２０および通信インタフェース１１８を通じて、メッセージを送信し、プログラムコードを含むデータを受信できる。インターネットの例において、サーバ１３０は、インターネット１２８、ＩＳＰ１２６、ローカルネットワーク１２２および通信インタフェース１１８を通じて、アプリケーションプログラム用の要求コードを送信してよい。このようにしてダウンロードされるアプリケーションの一つは、例えば本書に記載されるある実施の形態のプロセスの一部の実行を提供してよい。受信したコードは、受信した際にプロセッサ１０４により実行されてもよいし、および／または、後の実行のために記憶デバイス１１０または他の不揮発性の記憶装置に記憶されてもよい。このようにして、コンピュータ１１０は、搬送波の形態でアプリケーションコードを取得してよい。
【０１０７】
開示の実施の形態は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアまたはこれらの組み合わせにより実現されてもよい。本開示の実施の形態は、機械可読媒体またはコンピュータ可読媒体に記憶される指令として実現されてもよく、これらは一以上のプロセッサにより読出および実行されてもよい。本書で用いられる「機械可読媒体」または「コンピュータ可読媒体」の用語は、実行用にプロセッサ１０４に指令を提供するのに関係する任意の媒体のことを指し、および／または、機械（例えば計算デバイス）により読み取り可能な形態で情報を記憶または伝送するよう構成される任意のメカニズムを含む。このような媒体は様々な形態をとってもよく、不揮発性の非一時的な媒体、揮発性の非一時的な媒体および伝送媒体を含むが、これに限られない。不揮発性媒体は、例えば記憶デバイス１１０のような光ディスクまたは磁気ディスクを含む。揮発性媒体は、メインメモリ１０６のような動的メモリを含む。伝送媒体は、同軸ケーブル、銅配線およびファイバ光学系を含み、バス１０２を備える配線を含む。伝送媒体は、高周波（ＲＦ）および赤外（ＩＲ）のデータ通信中に生成されるような音響波または光波の形態を取ることもできる。コンピュータ可読媒体の通常の形態は、例えばフロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、磁気ディスク記憶媒体または他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤまたは任意の他の光記憶媒体、パンチカード、紙テープまたは他の穴のパターンを持つ物理媒体、読出専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリデバイスまたは任意の他のメモリチップ、または、カートリッジ、搬送波（例えば、電気的、光学的、音響的または他の形態の伝送信号（例えば、搬送波、赤外信号、デジタル信号など））またはコンピュータが読み取りできる任意の他の媒体を含む。
【０１０８】
さらに、ファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、指令は、特定の動作を実行するものとして本書に記載されうる。しかしながら、このような記載は単に便宜のためであり、このような動作は、実際には計算デバイス、プロセッサ、コントローラまたは他のデバイスがファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、指令などを実行することにより生じることが理解されよう。
【０１０９】
本書ではＩＣの製造におけるリソグラフィ装置の使用を例として説明しているが、本書に記載するリソグラフィ装置は、例えば集積光学システム、磁気ドメインメモリ用案内パターンおよび検出パターン、フラットパネルディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、薄膜磁気ヘッドの製造といった他の用途も有しうることが理解されよう。当業者であれば、このような代替的な用途において、本書における「ウェハ」または「ダイ」の用語の任意の使用がより一般的な用語である「基板」または「ターゲット部分」のそれぞれと同義とみなされうることが理解されよう。本書で参照される基板は、露光前または露光後において、例えばトラック（典型的にはレジスト層を基板に塗布し、露光後のレジストを現像する装置）、メトロロジツール、および／またはインスペクションツールにより処理されてもよい。適用可能であれば、本書の開示はこれらのまたは他の基板処理装置にも適用されうる。また、基板は例えば多層ＩＣを製造するために複数回処理されてもよく、その場合には本書における基板という用語は既に処理されている多数の処理層を含む基板をも意味しうる。
【０１１０】
本書で用いられる「放射」および「ビーム」の用語は、いかなる種類の電磁的な放射を包含し、紫外（ＵＶ）放射（例えば、３６５ｎｍ、２４８ｎｍ、１９３ｎｍ、１５７ｎｍもしくは１２６ｎｍの波長を有する）、極短紫外（ＥＵＶ）放射（例えば５−２０ｎｍの範囲の波長を有する）、および、イオンビームや電子ビームといった粒子ビームを含む。
【０１１１】
ブロック図において図示された構成要素は、別個の機能ブロックとして描かれているが、実施の形態は、本書に記載される機能が図示されるように組織化されるシステムに限定されるものではない。各構成要素により提供される機能は、現に図示されるものとは異なって組織化されるソフトウェアまたはハードウェアにより提供されてもよく、例えばこのようなソフトウェアまたはハードウェアが（例えばデータセンタ内でまたは地理的に）混在、結合、複製、分割、分布してよく、または、他の態様で異なって組織化されてもよい。本書に記載される機能は、有形の非一時的な機械可読媒体に記憶されるコードを実行する一以上のコンピュータの一以上のプロセッサにより提供されてもよい。いくつかの場合、第三者のコンテンツ配送ネットワークがネットワークを通じて配送される情報の一部または全てをホストしてよく、この場合、ある程度まで情報（例えばコンテンツ）が供給または提供されたと言われるまで、その情報をコンテンツ配送ネットワークから検索するための指令を送信することによりその情報が提供されてもよい。
【０１１２】
読み手は、本出願が複数の発明を開示することを理解するであろう。それらの発明を複数の分離された特許出願に分割するのではなく、出願人がこれらの発明を単一の文書にグループ化したのは、その関連する主題が出願プロセスの経済性に当てはまるからである。しかしながら、このような発明の別々の利点および態様は矛盾してはならない。いくつかの場合、実施の形態が本書に記載される欠点の全てに対処するが、発明が独立して有益であり、かつ、いくつかの実施の形態がこのような問題の部分集合にのみ対処し、または、本開示を検討する当業者であれば明らかであろう他の言及されていない利益を提供することが理解されよう。コストの制約に起因して、本書に記載されるいくつかの発明は、現に請求項に記載されていないかもしれず、継続出願のような後の出願において、または、現在の請求項を補正することにより、請求項に記載されるかもしれない。同様に、スペースの制約に起因して、本書の要約または本発明の概要のセクションのいずれにも、このような発明の全てまたはこのような発明の全ての態様の包括的なリストが含まれると解釈されるべきではない。
【０１１３】
説明および図面は、開示された特定の形態に本発明を限定することを意図するものではなく、逆に、添付の請求項によって規定される本発明の思想および範囲内にあるすべての変更、均等物および代替物を網羅することを意図するものであることを理解されたい。本発明の様々な態様のさらなる改変および代替的な実施の形態は、この説明に触れた当業者には明らかであろう。したがって、この説明および図面は、単に例示として解釈されるべきであり、本発明を実施する一般的な方法を当業者に教示するためのものである。本書に示され記載された本発明の形態は、実施の形態の例として解釈されるべきであることが理解されよう。本書のこの記載の利益を有した後であれば、その全てが当業者に理解されるであろうように、本書で図示および説明されたものの代わりの要素および材料が使用されてもよく、部分およびプロセスを逆にしても省略してよく、本発明の特定の特徴が独立して利用されてもよい。以下の請求項に記載される本発明の思想および範囲から逸脱することなく、本書に記載される要素について変更がなされてもよい。本書に用いられる見出しは、組織化の目的のみのためであり、説明の範囲を制限するために用いられることを意味しない。
【０１１４】
本出願を通して使用されるように、「〜しうる」「〜してよい」という文言は、強制的な意味（つまり、〜しなければならないの意味）ではなく、許容的な意味（つまり、可能性を有するという意味）で使用される。「含む」の文言は、含むことを意味するが、それに限られない。この出願を通じて使用されるように、単数形は、内容が明示的にそうではないことを示さない限り、複数の指示物を含む。したがって、例えば、「ある要素」に対する言及は、「一以上」などの一以上の要素についての他の用語または語句を用いるにも拘わらず、二以上の要素を含む。「または／もしくは」の用語は、別途言及されない限り、非排他的であり、つまり、「および／ならびに」と「または／もしくは」の双方を包含する。条件付けの関係を記述する用語、例えば「Ｘに応じて、Ｙ」「Ｘに際して、Ｙ」「もしＸであれば、Ｙ」「Ｘの場合、Ｙ」などは、先行者が必要条件となり、先行者が十分条件となり、または、先行者が結果として生じる寄与的な因果条件となる因果関係を包含し、例えば「状態Ｘは、条件Ｙの取得時に生じる」は、「ＸはＹのときのみ生じる」および「ＸはＹおよびＺのときに生じる」を包含する。このような条件付けの関係は、いくつかの結果が遅れるかもしれず、先行する取得の直後に続く結果に限られず、条件付きの文では、先行者がその結果と結びつき、例えば先行者がその結果が生じる可能性に関連する。複数の特性または機能が複数の対象物に対応付けされる記載（例えばステップＡ、Ｂ、ＣおよびＤを実行する一以上のプロセッサ）は、別途示されない限り、このような特性または機能の全てがこのような対象物の全てに対応付けされることと、特性または機能の部分集合が特性または機能の部分集合に対応付けされることの双方（例えば、全てのプロセッサがステップＡ−Ｄのそれぞれを実行する場合と、プロセッサ１がステップＡを実行し、プロセッサ２がステップＢとステップＣの一部を実行し、プロセッサ３がステップＣの一部とステップＤを実行する場合との双方）を包含する。さらに、別途明示されない限り、一つの値または動作が別の条件または値に「基づく」という記載は、その条件または値が唯一の要因である場合と、その条件または値が複数の要因のうちの一つの要因である場合との双方を包含する。別途明示されない限り、いくつかの集合のインスタンスの「それぞれ／各々」がいくつかの特性を有するという記載は、より大きな集合の同一または同様の構成要素ではないいくつかがその特性を有しない場合を排除するように読まれるべきではなく、つまり、それぞれが各々かつ全てを意味する必要はない。別途特記されない限り、議論から明らかであろうように、この明細書の議論で一貫する「処理する」「演算する」「計算する」「決定する」などの用語の利用は、特殊用途のコンピュータまたは同様の特殊用途の電子処理／計算装置といった特定の装置の動作またはプロセスを指すことが理解されよう。
【０１１５】
この特許において、特定のＵＳ特許、ＵＳ特許出願または他の資料（例えば論文）は参照により組み込まれる。しかしながら、このようなＵＳ特許、ＵＳ特許出願および他の資料の文章は、このような資料と本書に示される記載および図面との間にコンフリクトが存在しない程度にまで参照により組み込まれる。このようなコンフリクトが発生する場合、このような参照により組み込まれるＵＳ特許、ＵＳ特許出願および他の材料におけるこのようなコンフリクトする文章のいかなる部分も、この特許には明確に参照により組み込まれない。
【０１１６】
本技術は、以下に列挙された項を参照してより良く理解されるであろう。
（項１）モデルを較正する方法であって、この方法は、複数の構造からの散乱放射情報であって、各構造のパターニングプロセスの特性である別個のプロセス条件に前記散乱放射情報の各部分が関連する散乱放射情報を含むトレーニングデータを取得することと；一以上のプロセッサを用いて、プロセス特性の一つにおける変化を散乱放射情報の対応する変化に関連付ける第１の比率を決定することにより、モデルを前記トレーニングデータを用いて較正することと、を備える。
（項２）項１の方法であって、前記較正することは、前記プロセス特性の別の一つにおける変化を散乱放射情報の変化に関連付ける第２の比率を決定することを備える。
（項３）項２の方法であって、前記第１の比率は、散乱放射情報に対するフォーカスの偏微分または逆数であり、前記第２の比率は、散乱放射情報に対するドーズの偏微分または逆数である。
（項４）項１−３のいずれかの方法であって、前記モデルは、少なくとも３項のテーラー級数展開に基づく。
（項５）項１−４のいずれかの方法であって、前記モデルは、散乱放射情報に対する前記プロセス特性の一つの２階微分または前記２階微分の逆数を含む。
（項６）項１−５のいずれの方法であって、前記モデルを較正することは、マルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを用いてモデルパラメータを決定することを備える。
（項７）項１−６のいずれかの方法であって、前記モデルを較正することは、メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズムを用いてモデルパラメータを決定することを備える。
（項８）項１−７のいずれかの方法であって、前記モデルを較正することは、モデルパラメータを繰り返し調整することにより、前記モデルの各繰り返しと前記トレーニングデータの少なくとも一部との間の一致性の集約値に基づいて前記モデルパラメータを決定することを備える。
（項９）項１−８のいずれかの方法であって、前記散乱放射情報は、フォーカス−露光量行列にしたがって複数のテスト構造を一以上の基板上にパターニングするために用いられるフォトリソグラフィプロセスのプロセス特性を示す複数のテスト条件であって、異なるテスト条件下で異なるパターンのテスト構造がパターニングされる複数のテスト条件と、複数のパターンテスト構造の散乱計測による瞳強度測定値と、いずれの測定値がいずれのテスト条件に対応するかを示すデータと、を備え、前記モデルは、フォトリソグラフィプロセスでパターニングされたテスト構造の光学測定値からフォトリソグラフィプロセスの特性を推測する。
（項１０）項１−９のいずれかの方法であって、前記トレーニングデータは、フォトリソグラフィプロセスのモデルと散乱放射情報のモデルとに基づいて取得されるシミュレーションされたトレーニングデータを備える。
（項１１）項１−１０のいずれかの方法であって、メインフィーチャと、レチクル上の前記メインフィーチャに近接し、前記メインフィーチャに実質的に平行な一以上のサブ分解能フィーチャとを有する前記テスト構造を少なくとも部分的に定義するレチクルを取得することと；前記レチクルで一以上の基板をフォトリソグラフィによりパターニングすることと、を備える。
（項１２）項１１の方法であって、前記一以上のサブ分解能フィーチャは、対応するパターンテスト構造に影響を及ぼすように寸法が決められる第１距離だけ前記メインフィーチャの第１側で前記メインフィーチャから離間した第１サブ分解能フィーチャを含む。
（項１３）項１２の方法であって、前記一以上のサブ分解能フィーチャは、対応するパターンテスト構造に前記第１サブ分解能フィーチャとは異なって影響を及ぼすように寸法が決められる前記第１距離とは異なる第２距離だけ前記メインフィーチャの前記第１側とは異なる第２側で前記メインフィーチャから離間した第２サブ分解能フィーチャを含む。
（項１４）項１１−１３のいずれかの方法であって、前記一以上のサブ分解能フィーチャは、対応するパターンテスト構造に影響を及ぼすように各寸法が決められる複数の異なる別個の距離だけ前記メインフィーチャの同じ側で前記メインフィーチャから離間した複数のサブ分解能フィーチャを含む。
（項１５）項１１−１４のいずれかの方法であって、前記一以上のサブ分解能フィーチャは、前記メインフィーチャのある側から第１距離だけ離間し、前記メインフィーチャの反対側から前記第１距離とは異なる第２距離だけ離間するように前記メインフィーチャ内に配置されるサブ分解能反転フィーチャを含む。
（項１６）項１１−１５のいずれかの方法であって、前記メインフィーチャは、ほぼ直線のバー形状構造を含み；前記一以上のサブ分解能フィーチャは、前記メインフィーチャの対向する両側に前記メインフィーチャから異なる距離で前記メインフィーチャに沿って延在する小さいバー形状構造のペアを備え、前記小さいバーの幅は、フォトリソグラフィによるパターニングプロセスの分解能限界より小さく、前記メインフィーチャの幅は、前記分解能限界以上であり；前記レチクルは、互いに間隔を空けて配置されるテスト構造の複数のインスタンスを含むテストグレーティングを備え；前記パターンテスト構造は、前記バー形状構造の両側で異なる傾斜の側壁を有し、傾斜間の差の量がフォーカスまたは露光量の変化に応じて変化する。
（項１７）項１１−１６のいずれかの方法であって、製造工程の基板をレチクルでフォトリソグラフィによりパターニングし、製造デバイスの少なくとも一部のパターンに沿って前記製造工程の基板上にパターンテスト構造を製造することと；前記製造工程のパターニングの完了前の前記製造工程中に前記パターンテスト構造の少なくとも一部を光学的に測定することと；対応する光学測定および相関するモデルに基づいて、前記製造工程のフォトリソグラフィ・パターニングのプロセス特性を推測することと；目標とするプロセス特性が推測されたプロセス特性とは異なることを決定することと、を備える。
（項１８）パターニングプロセスのパラメータを推測する方法であって、この方法は、基板上のパターン構造の散乱放射測定値を取得することと；一以上のプロセッサを用いて、フォトリソグラフィ・パターニングのプロセス特性を較正されたモデルを用いて光学測定値に基づいて推測することと、を備え、前記モデルは、前記プロセス特性の一つにおける変化を散乱放射測定値の変化に関連付ける第１の比率を備える。
（項１９）項１８の方法であって、前記第１の比率は、散乱放射測定値に対するフォーカスの偏微分または逆数であり、モデルは、散乱放射測定値に対するドーズの偏微分または逆数である第２の比率を備える。
（項２０）項１８−１９のいずれかの方法であって、トレーニングデータを取得するステップと；一以上のプロセッサを用いて、前記第１の比率を決定することにより前記トレーニングデータを用いて前記モデルを較正するステップと、を実行することにより前記モデルを較正することを備え、前記トレーニングデータは、一以上の基板上に複数のテスト構造をパターニングするために用いるフォトリソグラフィプロセスのプロセス特性を示す複数のテスト条件であって、異なるテスト条件下で異なるパターンのテスト構造がパターニングされる複数のテスト条件と、複数のパターンテスト構造の散乱計測による瞳強度測定値と、いずれの測定値がいずれのテスト条件に対応するかを示すデータと、を含む。
（項２１）項１８−２０のいずれかの方法であって、前記構造は、テスト構造であり、前記方法は、メインフィーチャと、レチクル上の前記メインフィーチャに近接し、前記メインフィーチャに実質的に平行な一以上のサブ分解能フィーチャとを有する前記テスト構造を少なくとも部分的に定義するレチクルを取得すること；前記レチクルで一以上の基板をフォトリソグラフィによりパターニングして前記基板上にパターンテスト構造を製造することと、を備える。
（項２２）項２１の方法であって、前記一以上のサブ分解能フィーチャは、対応するパターンテスト構造に影響を及ぼすように寸法が決められる第１距離だけ前記メインフィーチャの第１側で前記メインフィーチャから離間した第１サブ分解能フィーチャを含み、前記一以上のサブ分解能フィーチャは、対応するパターンテスト構造に前記第１サブ分解能フィーチャとは異なって影響を及ぼすように寸法が決められる前記第１距離とは異なる第２距離だけ前記メインフィーチャの前記第１側とは異なる第２側で前記メインフィーチャから離間した第２サブ分解能フィーチャを含む。
（項２３）項２１の方法であって、前記一以上のサブ分解能フィーチャは、前記メインフィーチャのある側から第１距離だけ離間し、前記メインフィーチャの反対側から前記第１距離とは異なる第２距離だけ離間するように前記メインフィーチャ内に配置されるサブ分解能反転フィーチャを含む。
（項２４）項１８−２３のいずれかの方法であって、推測したプロセス特性が目標値とは異なることを決定することと；前記決定に応じて、差が低減するようにフォトリソグラフィ・パターニングプロセスの設定値を調整することと、を備える。
（項２５）項１８−２４のいずれかの方法であって、基板上に複数の電子デバイスまたは光学デバイスを製造することを備える。
（項２６）一以上のプロセッサと；前記プロセッサの少なくとも一部により実行されたときに以下の工程を機能させる指令を記憶するメモリとを備えるシステムであって、前記工程は、複数の構造からの散乱放射情報であって、各構造のパターニングプロセスの特性である別個のプロセス条件に前記散乱放射情報の各部分が関連する散乱放射情報を含むトレーニングデータを取得することと；一以上のプロセッサを用いて、プロセス特性の一つにおける変化を散乱放射情報の対応する変化に関連付ける第１の比率を決定することにより、モデルを前記トレーニングデータを用いて較正することと、を備える。
（項２７）一以上のプロセッサにより実行されたときに項１−２５のいずれかの工程を機能させる指令を記憶する有形で機械可読な非一時的媒体。
（項２８）一以上のプロセッサと；少なくともいくつかのプロセッサにより実行されたときに項１−２５のいずれかの工程を機能させる指令を記憶するメモリを備えるシステム。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【手続補正書】
【提出日】平成30年8月14日(2018.8.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデルを較正する方法であって、
複数の構造からの散乱放射情報であって、各構造のパターニングプロセスの特性である別個のプロセス条件に前記散乱放射情報の各部分が関連する散乱放射情報を含むトレーニングデータを取得することと、
一以上のプロセッサを用いて、プロセス特性の一つにおける変化を散乱放射情報の対応する変化に関連付ける第１の比率を決定することにより、モデルを前記トレーニングデータを用いて較正することと、を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記較正することは、前記プロセス特性の別の一つにおける変化を散乱放射情報の変化に関連付ける第２の比率を決定することを備え、
前記第１の比率は、選択的に散乱放射情報に対するフォーカスの偏微分または逆数であり、前記第２の比率は、選択的に散乱放射情報に対するドーズの偏微分または逆数であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記モデルは、少なくとも３項のテーラー級数展開に基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記モデルは、散乱放射情報に対する前記プロセス特性の一つの２階微分または前記２階微分の逆数を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記モデルを較正することは、マルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを用いてモデルパラメータを決定することを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記モデルを較正することは、メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズムを用いてモデルパラメータを決定することを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記モデルを較正することは、モデルパラメータを繰り返し調整することにより、前記モデルの各繰り返しと前記トレーニングデータの少なくとも一部との間の一致性の集約値に基づいて前記モデルパラメータを決定することを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記散乱放射情報は、
フォーカス−露光量行列にしたがって複数のテスト構造を一以上の基板上にパターニングするために用いられるフォトリソグラフィプロセスのプロセス特性を示す複数のテスト条件であって、異なるテスト条件下で異なるパターンのテスト構造がパターニングされる複数のテスト条件と、
複数のパターンテスト構造の散乱計測による瞳強度測定値と、
いずれの測定値がいずれのテスト条件に対応するかを示すデータと、を備え、
前記モデルは、フォトリソグラフィプロセスでパターニングされたテスト構造の光学測定値からフォトリソグラフィプロセスの特性を推測することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記トレーニングデータは、フォトリソグラフィプロセスのモデルと散乱放射情報のモデルとに基づいて取得されるシミュレーションされたトレーニングデータを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
メインフィーチャと、レチクル上の前記メインフィーチャに近接し、前記メインフィーチャに実質的に平行な一以上のサブ分解能フィーチャとを有するテスト構造を少なくとも部分的に定義するレチクルを取得することと、
前記レチクルで一以上の基板をフォトリソグラフィによりパターニングすることと、を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記一以上のサブ分解能フィーチャは、対応するパターンテスト構造に影響を及ぼすように寸法が決められる第１距離だけ前記メインフィーチャの第１側で前記メインフィーチャから離間した第１サブ分解能フィーチャを含み、
前記一以上のサブ分解能フィーチャは、対応するパターンテスト構造に前記第１サブ分解能フィーチャとは異なって影響を及ぼすように寸法が決められる前記第１距離とは異なる第２距離だけ前記メインフィーチャの前記第１側とは異なる第２側で前記メインフィーチャから離間した第２サブ分解能フィーチャを選択的に含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記一以上のサブ分解能フィーチャは、対応するパターンテスト構造に影響を及ぼすように各寸法が決められる複数の異なる別個の距離だけ前記メインフィーチャの同じ側で前記メインフィーチャから離間した複数のサブ分解能フィーチャを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記一以上のサブ分解能フィーチャは、前記メインフィーチャのある側から第１距離だけ離間し、前記メインフィーチャの反対側から前記第１距離とは異なる第２距離だけ離間するように前記メインフィーチャ内に配置されるサブ分解能反転フィーチャを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記メインフィーチャは、ほぼ直線のバー形状構造を含み、
前記一以上のサブ分解能フィーチャは、前記メインフィーチャの対向する両側に前記メインフィーチャから異なる距離で前記メインフィーチャに沿って延在する小さいバー形状構造のペアを備え、前記小さいバーの幅は、フォトリソグラフィによるパターニングプロセスの分解能限界より小さく、前記メインフィーチャの幅は、前記分解能限界以上であり、
前記レチクルは、互いに間隔を空けて配置されるテスト構造の複数のインスタンスを含むテストグレーティングを備え、
パターンテスト構造は、前記バー形状構造の両側で異なる傾斜の側壁を有し、傾斜間の差の量がフォーカスまたは露光量の変化に応じて変化することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
一以上のプロセッサと、前記プロセッサの少なくとも一部により実行されたときに以下の工程を機能させる指令を記憶するメモリとを備え、前記工程は、
複数の構造からの散乱放射情報であって、各構造のパターニングプロセスの特性である別個のプロセス条件に前記散乱放射情報の各部分が関連する散乱放射情報を含むトレーニングデータを取得することと、
一以上のプロセッサを用いて、プロセス特性の一つにおける変化を散乱放射情報の対応する変化に関連付ける第１の比率を決定することにより、モデルを前記トレーニングデータを用いて較正することと、を備えることを特徴とするシステム。
【国際調査報告】
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2019502950.tif 000017